Lo scopo principale del processo di stemming è ridurre le variazioni di una parola che una macchina deve elaborare. Riducendo le parole alla loro forma base, le macchine possono trattare forme diverse della stessa parola come un'unica entità. Ad esempio, "running", "runs" e "runner" verrebbero ridotti al tema "run". Questa semplificazione può contribuire a migliorare l'accuratezza e l'efficienza di varie attività di NLP.

Alcuni scopi principali del processo di stemming includono:

• Recupero delle informazioni: il processo di stemming consente ai motori di ricerca di recuperare documenti pertinenti anche se la query di ricerca utilizza forme diverse delle parole presenti nei documenti
• Estrazione di testo: il processo di stemming aiuta a identificare pattern e tendenze in grandi set di dati di testo raggruppando diverse forme della stessa parola
• Traduzione automatica: il processo di stemming può potenzialmente migliorare l'accuratezza della traduzione automatica riducendo il numero di parole che devono essere tradotte

Gli algoritmi di stemming utilizzano una serie di regole per identificare e rimuovere i suffissi dalle parole. Queste regole si basano spesso su pattern linguistici o analisi statistiche di grandi raccolte di testi. Gli algoritmi generalmente funzionano in una serie di passaggi, ognuno dei quali rimuove un tipo specifico di suffisso. Ad esempio, una semplice regola di stemming potrebbe essere quella di rimuovere il suffisso "-ing" dalle parole che terminano con "-ing". Il processo è solitamente rapido ed economicamente vantaggioso dal punto di vista computazionale, il che lo rende adatto all'elaborazione di grandi quantità di dati di testo.

Un concetto importante correlato al stemming è l'accorpamento, che consiste nel trattare parole o frasi diverse come corrispondenze semantiche perché si riferiscono alla stessa idea centrale. Ad esempio, "decided" e "decidable" potrebbero non essere sinonimi, ma potrebbero essere trattate come simili in determinati contesti, ad esempio quando si analizzano argomenti relativi ai processi decisionali. Lo stemming può essere considerato un tipo di accorpamento che si concentra sulla riduzione delle variazioni flessive delle parole.   

Anche lo stemming svolge un ruolo importante nell'accorpamento dei termini, che è un processo più generale di riduzione delle variazioni lessicali nel testo. L'accorpamento dei termini mira a ridurre le diverse forme delle parole (come lo stemming e la lemmatizzazione), nonché le variazioni di significato, grammatica o ortografia. Riducendo queste differenze, lo stemming può rendere più efficaci l'analisi del testo e la ricerca di informazioni.

Le basi per gli algoritmi di stemming furono gettate nel 1968 da Julie Beth Lovins, che sviluppò il primo stemmer pubblicato. Da allora sono stati creati diversi algoritmi di stemming, ognuno con i propri punti di forza e di debolezza:

Lo stemmer di Porter è uno degli algoritmi di stemming più antichi e più utilizzati, sviluppato da Martin Porter nel 1980. Utilizza una serie di regole per rimuovere i suffissi dalle parole inglesi. È noto per la sua semplicità e velocità, ma a volte può ridurre eccessivamente le parole, portando a imprecisioni, e potrebbe non funzionare bene per lingue diverse dall'inglese. Ad esempio, un algoritmo di stemming Porter potrebbe ridurre "university", "universal" e "universities" allo stesso tema: "univers". Questo dimostra chiaramente la natura aggressiva dell'algoritmo e la potenziale perdita di significato.

Lo stemmer Snowball è stato sviluppato come miglioramento dello stemmer Porter. Supporta più lingue (non solo l'inglese) ed è generalmente considerato più accurato. Tuttavia, non è sempre garantito che si eviti l'over-stemming. È un algoritmo più sofisticato, che consente di cogliere più sfumature linguistiche e produrre radici semanticamente più significative, offrendo un migliore equilibrio tra accuratezza e velocità. Questo può essere utile in applicazioni in cui la conservazione del contesto e del significato delle parole è essenziale, come il recupero di informazioni e la traduzione automatica.

Lo stemmer di Lancaster è un altro algoritmo popolare noto per la sua riduzione più aggressiva delle parole. Sebbene ciò possa portare a un'elaborazione più rapida, spesso può comportare più errori di stemming rispetto agli stemmer Porter o Snowball. L'aumento della velocità, sebbene utile in determinate situazioni come l'elaborazione di grandi volumi di testo in cui il tempo è essenziale, potrebbe non compensare la potenziale perdita di accuratezza in molte applicazioni.

Sebbene lo stemming e la lemmatizzazione siano due metodi utilizzati per ridurre le parole alla loro forma base, non sono la stessa cosa. La lemmatizzazione è una versione più avanzata del processo di stemming che tiene conto del contesto e della grammatica della parola. Utilizza un dizionario e un'analisi morfologica per individuare la forma della parola presente nel dizionario, nota anche come lemma. La lemmatizzazione in genere produce una parola valida (il lemma), a differenza del stemming, che potrebbe non farlo. Sebbene la lemmatizzazione sia generalmente più accurata dello stemming, può essere più costosa dal punto di vista computazionale, poiché richiede più tempo e impegno.

Lo stemming può essere utilizzato in diverse attività di NLP:

I sistemi di recupero delle informazioni, come i motori di ricerca, gli strumenti di ricerca desktop, la Retrieval Augmented Generation (RAG) e i sistemi di gestione dei documenti, possono trarre grande vantaggio dallo stemming. Applicando lo stemming ai termini di ricerca e ai documenti ricercati, questi sistemi possono abbinare in modo più efficace le query ai contenuti pertinenti, anche quando la formulazione non è identica.

Lo stemming può contribuire a migliorare l'accuratezza degli algoritmi di classificazione del testo riducendo il numero di caratteristiche o attributi dei dati di testo e aumentando la probabilità che le parole correlate vengano raggruppate. In questo modo, l'algoritmo può identificare più facilmente i pattern e classificare i testi in modo accurato.

Il processo di riassunto del testo può sfruttare lo stemming per identificare le parole più importanti e ridurre la ridondanza. Raggruppando le parole correlate, il processo di stemming aiuta a creare riassunti più concisi e informativi.

Il processo di stemming può aiutare a capire se un testo è positivo, negativo o neutro, abbreviando le parole alla loro forma principale. Ad esempio, "happy," "happily" e "happiness" diventano "happy." In questo modo è più facile vedere il sentimento positivo generale ed evitare la confusione dovuta a forme di parole diverse. Tuttavia, a volte il processo di stemming può causare errori se rimuove informazioni importanti o abbrevia le parole in modo errato. Tuttavia, in generale migliora e velocizza l'analisi del sentiment concentrandosi sul significato principale delle parole, non sulla loro grammatica.

L'utilizzo dello stemming può offrire diversi potenziali vantaggi:

Lo stemming può contribuire a migliorare le prestazioni dei modelli NLP riducendo il numero di parole uniche. Ciò può portare a tempi di addestramento più rapidi e a una maggiore accuratezza delle previsioni. Raggruppando le parole correlate, lo stemming rafforza il segnale per l'identificazione dei pattern nel testo. Di conseguenza, potresti vedere modelli più solidi e accurati, soprattutto per attività come la classificazione del testo e l'analisi del sentiment. Ad esempio, in Vertex AI, l'utilizzo dello stemming come passaggio di pre-elaborazione può migliorare l'accuratezza dei modelli di analisi del sentiment riducendo l'impatto di piccole variazioni delle parole.

La riduzione della dimensionalità dei dati diminuendo il numero di parole univoche elaborate può essere ottenuta direttamente tramite lo stemming. Questo può aiutare a ridurre in modo significativo le risorse richieste per attività come la creazione di matrici di frequenza dei termini o la creazione di un indice di vocabolario. La riduzione della dimensionalità può anche tradursi in velocità di elaborazione più elevate e in un minore consumo di memoria.

Nei sistemi di recupero delle informazioni, lo stemming può migliorare significativamente il richiamo. Ad esempio, chi cerca "hiking poles" potrebbe trovare anche documenti contenenti "hikes", "hiker" o "hiked". Lo stemming colma il divario tra le diverse forme della stessa parola, garantendo che i documenti pertinenti non vengano persi a causa di piccole variazioni nella formulazione. Questo richiamo migliorato può essere fondamentale per garantire risultati di ricerca completi, anche se potrebbe comportare un maggior numero di risultati non pertinenti.

Il clustering dei documenti e la modellazione degli argomenti possono essere migliorati tramite lo stemming. Riducendo le parole alle loro forme base, il processo di stemming aiuta a raggruppare i documenti in base al loro significato semantico sottostante piuttosto che alle variazioni superficiali nelle forme delle parole. Questo può portare a cluster o argomenti più coerenti e significativi.

Lo stemming può semplificare notevolmente la pipeline di pre-elaborazione del testo complessiva. Riduce il numero di termini univoci da considerare nei passaggi successivi, come la rimozione delle stop word, l'estrazione delle caratteristiche (TF-IDF, word embedding) e la normalizzazione dei dati. Una rappresentazione dei dati più pulita e concisa è spesso più facile da gestire e analizzare, il che aiuta a risparmiare tempo e risorse di sviluppo.

Nei modelli di machine learning che si occupano di dati di testo, lo stemming può aiutare a ridurre la sparsità dei dati raggruppando diverse forme della stessa parola. Questo può prevenire l'overfitting, in cui il modello memorizza forme di parole specifiche invece di apprendere pattern generalizzabili.

Nonostante i suoi vantaggi, lo stemming presenta anche alcune possibili limitazioni:

• Over-stemming: si verifica quando un algoritmo di stemming rimuove troppa parte di una parola, ottenendo uno stem che non è una parola valida o che ha un significato diverso dalla parola originale.
• Under-stemming: può verificarsi quando un algoritmo di stemming non riesce a rimuovere abbastanza di una parola, facendo sì che forme diverse della stessa parola vengano trattate come parole diverse
• Perdita di informazioni: lo stemming a volte può comportare una perdita di informazioni, poiché i suffissi rimossi possono contenere informazioni grammaticali o semantiche importanti
• Errori contestuali: gli algoritmi di stemming in genere operano senza considerare il contesto della parola, il che può portare a errori nei casi in cui la stessa parola ha significati diversi a seconda del contesto