Python使用TextBlob进行词法化示例

词法化是将单词的不同变形形式组合在一起的过程, 因此可以将它们作为单个项目进行分析。词法化与词干相似, 但它为单词带来了上下文。因此, 它将具有相似含义的单词链接到一个单词。

文本预处理包括两者抽干以及合法化。很多时候, 人们发现这两个术语令人困惑。有些人将这两个视为相同。实际上, 词干比词干优先使用词干, 因为词干对词进行形态分析。

lemmatization的应用是：

• 用于搜索引擎等全面的检索系统。
• 用于紧凑型索引。

Examples of lemmatization :

-> rocks : rock
-> corpora : corpus
-> better : good

与词干的主要区别在于, 词形化是语音参数的一部分, 即” pos”。如果未提供, 则默认值为” noun”。

下面是使用TextBlob的词形化词的实现：

# from textblob lib import Word method
from textblob import Word
  
# create a Word object.
u = Word( "rocks" )
  
# apply lemmatization.
print ( "rocks :" , u.lemmatize())
  
# create a Word object.
v = Word( "corpora" )
  
# apply lemmatization.
print ( "corpora :" , v.lemmatize())
  
# create a Word object.
w = Word( "better" )
   
# apply lemmatization with 
# parameter "a", "a" denotes adjective.
print ( "better :" , w.lemmatize( "a" ))

输出：

rocks : rock
corpora : corpus
better : good

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