Stemming เป็นกระบวนการของ ลดคำในต้นกำเนิดคำที่ติดอยู่กับคำต่อท้ายและคำนำหน้า หรือรากของคำที่เรียกว่าบทแทรก ต้นกำเนิดมีความสำคัญในการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
ตัวอย่างจาก NLP คืออะไร
Stemming โดยพื้นฐานแล้ว เอาคำต่อท้ายออกจากคำแล้วย่อให้เป็นคำรากศัพท์ ตัวอย่างเช่น: “Flying” คือคำและคำต่อท้ายของมันคือ “ing” หากเราลบ “ing” ออกจาก “Flying” เราก็จะได้ base word หรือ root word ซึ่งก็คือ “Fly”
การสกัดกั้นมีประโยชน์อย่างไร
Stemming ใช้ใน ระบบดึงข้อมูล เช่น เสิร์ชเอ็นจิ้น ใช้เพื่อกำหนดคำศัพท์โดเมนในการวิเคราะห์โดเมน
การย่อเพื่อแยกคืออะไร
การสะกดคำและการย่อคือ เมธอดที่ใช้โดยเครื่องมือค้นหาและแชทบอทเพื่อวิเคราะห์ความหมายเบื้องหลังคำ Stemming ใช้ต้นกำเนิดของคำ ในขณะที่ lemmatization ใช้บริบทที่ใช้คำนั้น
การย่อและการแยกย่อยใน NLP คืออะไร
การวิเคราะห์ทางสัณฐานวิทยาจะต้องมีการแยกส่วนแทรกที่ถูกต้องของแต่ละคำ ตัวอย่างเช่น Lemmatization ระบุรูปแบบพื้นฐานของ 'trouble' เป็น 'trouble'' อย่างชัดเจน ซึ่งแสดงถึงความหมายบางอย่าง ในขณะที่ Stemming จะตัดส่วน 'ed'ออกเป็น 'troubl' ซึ่งมี ความหมายผิดและการสะกดผิด