1. 단어를 근본 형태로 줄입니다. 이것은 다른 접미사 ( "Walk", "Walk", "Walker")가있는 경우에도 비슷한 의미를 가진 단어를 그룹화하는 데 도움이됩니다.
2. 검색 정확도 향상 : 단어의 루트 형식을 식별함으로써 STEM 분석은 검색 엔진이 정확히 동일한 단어를 사용하지 않더라도 관련 문서와 일치하는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. 텍스트 데이터 분석 : Stemming은 데이터 세트의 고유 한 단어 수를 줄임으로써 텍스트 데이터를보다 효율적으로 분석하는 데 사용될 수 있습니다.
작동 방식 :
줄기 분석은 단어에서 접미사, 접두사 및 기타 변곡을 제거하여 작동합니다. 고유 한 강점과 약점을 가진 몇 가지 다른 줄기 알고리즘이 있습니다.
* Porter Stemmer : 단순성과 속도로 유명한 가장 일반적인 줄기 알고리즘 중 하나입니다.
* Snowball Stemmer : Porter Stemmer의 확장으로 고급 규칙을 제공하고 여러 언어를 지원합니다.
* Lancaster Stemmer : 더 짧은 줄기를 생성하는 더 공격적인 스티머.
예 :
* 원본 단어 : "달리기"
* 줄기 단어 : "달리다"
한계 :
줄기 분석은 때때로 부정확 한 줄기, 특히 불규칙한 형태 나 복잡한 형태의 단어에 대해 부정확 한 줄기를 생성 할 수 있습니다. 이는 알고리즘이 항상 정확하지 않은 일련의 규칙에 의존하기 때문입니다.
응용 프로그램 :
STEM 분석은 다음을 포함한 광범위한 응용 분야에서 사용됩니다.
* 검색 엔진 : 쿼리를 관련 문서와 일치시켜 검색 정확도를 향상시킵니다.
* 텍스트 마이닝 : 큰 데이터 세트에서 의미있는 정보를 추출합니다.
* 감정 분석 : 텍스트로 표현 된 감정을 식별합니다.
* 기계 번역 : 번역의 정확성을 향상시킵니다.
* 정보 검색 : 키워드에 따라 관련 문서를 검색합니다.
전반적으로 STEM 분석은 NLP 및 정보 검색 작업에 유용한 도구이지만 한계를 알고 있어야합니다.
