Over het algemeen biedt lemmatisering een betere precisie dan stam, maar dit gaat ten koste van het terugroepen. Zoals we hebben gezien, zijn stammen en lemmatisering effectieve technieken om de herinnering uit te breiden, waarbij lemmatisering een deel van die herinnering opgeeft om de precisie te vergroten. Maar beide technieken kunnen aanvoelen als ruwe instrumenten.
Wat is betere lemmatisatie versus stammen?
Stemming en Lemmatisering genereren beide de stamvorm van de verbogen woorden. … Stemming volgt een algoritme met stappen die op de woorden moeten worden uitgevoerd, waardoor het sneller gaat. Terwijl je bij lemmatisering WordNet corpus en een corpus voor stopwoorden ook gebruikte om een lemma te produceren dat het langzamer maakt dan stammen.
Moet ik zowel stammen als lemmatiseren gebruiken?
Kort antwoord- ga met stemgebruik als de vocabulaire klein is en de documenten groot zijn. Omgekeerd, ga voor woordinbedding wanneer de vocabulaire groot is, maar de documenten klein. Gebruik echter geen lemmatisering, aangezien de verhouding tussen hogere prestaties en hogere kosten vrij laag is.
Is lemmatisering en stammen hetzelfde?
Stemming en lemmatisering zijn methoden die door zoekmachines en chatbots worden gebruikt om de betekenis achter een woord te analyseren. Stemming gebruikt de stam van het woord, terwijl lemmatisatie de context gebruikt waarin het woord wordt gebruikt.
Moet ik lemmatisering gebruiken?
Lemmatisering is ook belangrijk voor het trainen van woordvectoren, aangezien nauwkeurige tellingenbinnen het venster van een woord zou worden verstoord door een irrelevante verbuiging zoals een enkelvoudig meervoud of vervoeging van de tegenwoordige tijd. De algemene regel voor het al dan niet lemmatiseren is niet verrassend: als het de prestaties niet verbetert, lemmatiseer dan niet.
