El objetivo principal del stemming es reducir las variaciones de una palabra que una máquina tiene que procesar. Cuando se reducen las palabras a su forma base, las máquinas pueden tratar las diferentes formas de la misma palabra como una sola entidad. Por ejemplo, "corriendo", "corre" y "corredor" se reducirían al lexema "corr". Esta simplificación puede ayudar a mejorar la precisión y la eficiencia de varias tareas de PLN.

Algunos de los propósitos clave del stemming incluyen los siguientes:

• Recuperación de información: El stemming permite que los motores de búsqueda recuperen documentos relevantes incluso si la búsqueda usa diferentes formas de las palabras presentes en los documentos.
• Minería de texto: El stemming ayuda a identificar patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos de texto agrupando diferentes formas de la misma palabra.
• Traducción automática: El stemming puede mejorar la exactitud de la traducción automática, ya que reduce la cantidad de palabras que deben traducirse.

Los algoritmos de stemming usan un conjunto de reglas para identificar y quitar sufijos de las palabras. Estas reglas suelen basarse en patrones lingüísticos o análisis estadísticos de grandes colecciones de texto. Los algoritmos generalmente funcionan en una serie de pasos, cada uno de los cuales quita un tipo específico de sufijo. Por ejemplo, una regla de stemming simple podría ser quitar el sufijo “ando” de las palabras que terminan en “ando”. El proceso suele ser rápido y computacionalmente económico, lo que lo hace adecuado para procesar grandes cantidades de datos de texto.

Un concepto importante relacionado con el stemming es la fusión, que implica tratar diferentes palabras o frases como concordancias semánticas porque se refieren a la misma idea central. Por ejemplo, “decidido” y “decidible” podrían no ser sinónimos, pero podrían tratarse como similares en ciertos contextos, como cuando se analizan temas relacionados con los procesos de toma de decisiones. El stemming puede considerarse un tipo de fusión que se enfoca en reducir las variaciones flexivas de las palabras.   

El stemming también juega un papel importante en la fusión de términos, que es un proceso más general de reducción de las variaciones léxicas en el texto. La fusión de términos tiene como objetivo reducir las diferentes formas de las palabras (como el stemming y la lematización), así como las variaciones en el significado, la gramática o la ortografía. Al reducir estas diferencias, el stemming puede hacer que el análisis de texto y la búsqueda de información sean más eficaces.

Julie Beth Lovins sentó las bases de los algoritmos de stemming en 1968, cuando desarrolló el primer algoritmo publicado. Desde entonces, se crearon varios algoritmos de stemming diferentes, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades:

El algoritmo de Porter es uno de los más antiguos y utilizados en stemming. Martin Porter lo desarrolló en 1980. Usa una serie de reglas para quitar sufijos de palabras en inglés. Se conoce por su simplicidad y velocidad, pero a veces puede reducir demasiado las palabras, lo que genera imprecisiones, y puede que no funcione bien para idiomas distintos del inglés. Por ejemplo, un algoritmo de Porter podría reducir "universidad", "universal" y "universidades" al mismo lexema: "univers". Esto demuestra claramente la naturaleza agresiva y la posible pérdida de significado del algoritmo.

El algoritmo de Snowball se desarrolló como una mejora del algoritmo de Porter. Es compatible con varios idiomas (no solo inglés) y, en general, se considera más preciso. Sin embargo, no siempre se garantiza que evite el exceso de stemming. Es un algoritmo más sofisticado que permite capturar más matices lingüísticos y producir lexemas semánticamente más significativos, además de ofrecer un mejor equilibrio entre precisión y velocidad. Esto puede ser útil en aplicaciones en las que es esencial preservar el contexto y el significado de las palabras, como la recuperación de información y la traducción automática.

El algoritmo de Lancaster es otro algoritmo popular conocido por su reducción más agresiva de palabras. Si bien esto puede llevar a un procesamiento más rápido, a menudo puede generar más errores de stemming en comparación con los algoritmos de Porter o Snowball. El aumento de la velocidad, si bien es útil en ciertas situaciones como el procesamiento de grandes volúmenes de texto en las que el tiempo es esencial, podría no compensar la posible pérdida de precisión en muchas aplicaciones.

Si bien el stemming y la lematización son dos métodos que se usan para reducir las palabras a su forma básica, no son lo mismo. La lematización es una versión más avanzada del stemming que tiene en cuenta el contexto y la gramática de la palabra. Utiliza un diccionario y un análisis morfológico para determinar la forma de diccionario de la palabra, también conocida como lema. La lematización suele producir una palabra válida (el lema), a diferencia del stemming, que puede no hacerlo. Si bien la lematización suele ser más precisa que el stemming, puede ser más costosa desde el punto de vista computacional, ya que requiere más tiempo y esfuerzo.

El stemming puede usarse en una variedad de tareas de PLN:

Los sistemas de recuperación de información, como los motores de búsqueda, las herramientas de búsqueda de escritorio, la generación mejorada por recuperación (RAG) y los sistemas de administración de documentos, pueden beneficiarse en gran medida del stemming. Cuando se aplica el stemming a los términos de búsqueda y a los documentos que se buscan, estos sistemas pueden hacer coincidir las consultas con el contenido pertinente de manera más eficaz, incluso cuando la redacción no es idéntica.

El stemming puede ayudar a mejorar la exactitud de los algoritmos de clasificación de texto reduciendo la cantidad de atributos o características de los datos de texto y aumentando la probabilidad de que las palabras relacionadas se agrupen. Esto facilita que el algoritmo identifique patrones y clasifique textos con precisión.

La creación de resúmenes de texto puede aprovechar el stemming para ayudar a identificar las palabras más importantes y reducir la redundancia. Al agrupar palabras relacionadas, el stemming ayuda a crear resúmenes más concisos y con más información.

El stemming puede ayudar a determinar si un texto es positivo, negativo o neutral, ya que acorta las palabras a su forma principal. Por ejemplo, "feliz", "felizmente" y "felicidad" se convierten en "feliz". Esto puede facilitar la visualización del sentimiento positivo general y evita la confusión de diferentes formas de palabras. Sin embargo, a veces, el stemming puede causar errores si quita información importante o acorta palabras de forma incorrecta. Aun así, generalmente mejora y acelera el análisis de opiniones enfocándose en el significado principal de las palabras, no en su gramática.

Usar el stemming puede proporcionar varias ventajas potenciales:

El stemming puede ayudar a mejorar el rendimiento de tus modelos de PLN reduciendo la cantidad de palabras únicas. Esto puede generar tiempos de entrenamiento más rápidos y una mayor precisión en las predicciones. Ya que agrupa palabras relacionadas, el stemming fortalece el indicador para la identificación de patrones en el texto. Como resultado, es posible que veas modelos más sólidos y precisos, especialmente para tareas como la clasificación de texto y el análisis de opiniones. Por ejemplo, en Vertex AI, usar stemming como un paso de procesamiento previo puede mejorar la exactitud de tus modelos de análisis de opiniones reduciendo el impacto de las variaciones menores de las palabras.

Reducir la dimensionalidad de los datos disminuyendo el recuento de palabras únicas procesadas se puede lograr directamente a través del stemming. Esto puede ayudar a minimizar significativamente los recursos necesarios para tareas como crear matrices de frecuencia de términos o crear un índice de vocabulario. La menor dimensionalidad también puede traducirse en velocidades de procesamiento más rápidas y un menor consumo de memoria.

En los sistemas de recuperación de información, el stemming puede mejorar significativamente la recuperación. Por ejemplo, alguien que busca "bastones de senderismo" también podría encontrar documentos que contengan "caminatas", "senderista" o "caminó". El stemming une la brecha entre las diferentes formas de una misma palabra, lo que garantiza que no se pierdan documentos relevantes debido a variaciones menores en la redacción. Esta recuperación mejorada puede ser crucial para garantizar resultados de búsqueda exhaustivos, aunque podría generar más resultados irrelevantes.

El stemming puede mejorar el agrupamiento de documentos y el modelado de temas. Al reducir las palabras a sus formas raíz, el stemming ayuda a agrupar documentos en función de su significado semántico subyacente en lugar de variaciones superficiales en las formas de las palabras. Esto puede generar clústeres o temas más coherentes y significativos.

El stemming puede simplificar en gran medida la canalización general de procesamiento previo de texto. Reduce la cantidad de términos únicos que deben considerarse en pasos posteriores, como la eliminación de palabras vacías, la extracción de atributos (TF-IDF, embeddings de palabras) y la normalización de datos. Una representación de datos más limpia y concisa suele ser más fácil de administrar y analizar, lo que ayuda a ahorrar tiempo y recursos de desarrollo.

En los modelos de aprendizaje automático que trabajan con datos de texto, el stemming puede ayudar a reducir la dispersión de datos agrupando diferentes formas de la misma palabra. Esto puede evitar el sobreajuste, en el que el modelo memoriza formas de palabras específicas en lugar de aprender patrones generalizables.

A pesar de sus beneficios, el stemming también tiene algunas limitaciones posibles:

• Sobrederivación: Se produce cuando un algoritmo de stemming elimina demasiada parte de una palabra, lo que da como resultado una raíz que no es una palabra válida o que tiene un significado diferente al de la palabra original.
• Subderivación: Esto puede ocurrir cuando un algoritmo de stemming no logra quitar suficientes partes de una palabra, lo que hace que diferentes formas de la misma palabra se traten como palabras diferentes.
• Pérdida de información: El stemming puede provocar una pérdida de información, ya que los sufijos que se quitan pueden contener información gramatical o semántica importante.
• Errores contextuales: Los algoritmos de stemming suelen operar sin considerar el contexto de la palabra, lo que puede generar errores en los casos en que la misma palabra tiene diferentes significados según el contexto.