ไหนดีกว่ากันจากรากหรือ lemmatization?

2024 ผู้เขียน: Elizabeth Oswald | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-13 00:13

โดยทั่วไป lemmatization ให้ความแม่นยำดีกว่าการต่อท้าย แต่เสียของการเรียกคืน ดังที่เราได้เห็นมาแล้ว การแยกขั้วและเล็มมาไลเซชันเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพในการขยายการเรียกคืน โดยการจัดย่อให้สละการเรียกคืนบางส่วนเพื่อเพิ่มความแม่นยำ แต่เทคนิคทั้งสองสามารถรู้สึกเหมือนเครื่องมือที่หยาบคาย

lemmatization ไหนดีกว่าการห้าม

Stemming และ Lemmatization ทั้งคู่สร้างรูปแบบรากของคำที่ผันแปร … Stemming ใช้อัลกอริทึมตามขั้นตอนในการดำเนินการกับคำซึ่งทำให้เร็วขึ้น ในขณะที่ในการจัดรูปแบบย่อ คุณใช้ WordNet corpus และคลังข้อมูลสำหรับคำหยุดเช่นกันเพื่อสร้างบทแทรกซึ่งทำให้ช้ากว่าการต่อท้าย

ฉันควรใช้ทั้งการสะกดรอยตามและการย่อหรือไม่

ตอบสั้นๆ- ไปด้วยการเว้นวรรคเมื่อคำศัพท์มีขนาดเล็กและเอกสารมีขนาดใหญ่. ในทางกลับกัน ให้ใช้การฝังคำเมื่อพื้นที่คำศัพท์มีขนาดใหญ่แต่เอกสารมีขนาดเล็ก อย่างไรก็ตาม อย่าใช้เล็มมาไลเซชันเนื่องจากประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นต่ออัตราส่วนต้นทุนที่เพิ่มขึ้นนั้นค่อนข้างต่ำ

การย่อและการแยกย่อยเหมือนกันไหม

Stemming and lemmatization เป็นวิธีที่เครื่องมือค้นหาและแชทบ็อตใช้เพื่อวิเคราะห์ความหมายเบื้องหลังคำ Stemming ใช้ต้นกำเนิดของคำว่า ในขณะที่การย่อใช้บริบทที่ใช้คำนั้น

ฉันควรใช้การย่อหรือไม่

Lemmatization ก็สำคัญเช่นกันสำหรับการฝึกเวกเตอร์คำ เนื่องจากการนับที่แม่นยำภายในหน้าต่างของคำจะถูกรบกวนด้วยการผันคำกริยาที่ไม่เกี่ยวข้องเช่นคำผันคำกริยาแบบพหูพจน์ธรรมดาหรือกาลปัจจุบัน กฎทั่วไปสำหรับการจัดย่อคำให้เหมาะสมหรือไม่นั้นไม่น่าแปลกใจ: ถ้าไม่ปรับปรุงประสิทธิภาพ อย่าย่อขนาด.