Stammformenbildung
Der Porter-Stemming-Algorithmus ist eine hoch angesehene und weit verbreitete Methode in der natürlichen Sprachverarbeitung zum Stemming. Stemming, ein Prozess, der darin besteht, Wörter auf ihre Stamm- oder Basisform zu kürzen, wird durch systematisches Entfernen von Endungen erreicht.
Bekannt für seine Effizienz bei der Verarbeitung von englischem Text, bedient sich der Porter-Stemmer einer Reihe regelbasierter Ansätze, um gängige Endungen von Wörtern zu eliminieren. Diese Fähigkeit, Wörter auf ihre Stämme zu reduzieren, verringert die Dimensionalität der Textdaten erheblich.
Aufgabe
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- Importiere die PorterStemmer-Klasse zum Stemming aus NLTK.
- Erstelle eine Instanz des PorterStemmers.
- Wende das Stemming an auf jedes Wort in der zuvor gefilterten Liste.
Lösung
# Import the PorterStemmer class from NLTK for stemming
from nltk.stem import PorterStemmer
# Create an instance of the PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
# Apply stemming to each word in the filtered list
stemmed_words = [stemmer.stem(word) for word in filtered_list]
# Display the stemmed words
stemmed_words
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Abschnitt 1. Kapitel 6
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