词干提取的主要目的是减少计算机需要处理的单词变体。通过将单词还原为基本词形，计算机可以将同一单词的不同词形视为一个实体。例如，“running”“runs”和“runner”都会被还原为词干“run”。这样的简化有助于提高各种 NLP 任务的准确率和效率。

词干提取的一些主要用途包括：

• 信息检索：词干提取使搜索引擎能够检索相关文档，即使搜索查询使用了文档中出现的词的不同词形
• 文本数据挖掘：词干提取通过将同一单词的不同词形分组到一起，帮助识别大型文本数据集中的模式和趋势
• 机器翻译：词干提取可以减少需要翻译的单词数，从而提高机器翻译的准确性

词干提取算法使用一组规则来识别并移除单词的后缀。这些规则通常基于语言模式或对大量文本的统计分析。这些算法通常通过一系列步骤来运行，每个步骤都会移除特定类型的后缀。例如，一个简单的词干提取规则可能是从以“-ing”结尾的单词中删除后缀“-ing”。这个过程通常速度很快且计算成本低，因此适合处理大量文本数据。

与词干提取相关的一个重要概念是词形归并，即因为不同的单词或短语指代同一个中心思想，所以将它们视为语义匹配。例如，“decided”和“decidable”可能不是同义词，但在某些情况下可以被视为意义相似，例如在分析与决策过程相关的主题时。词干提取可以看作是一种词形归并，侧重于减少单词的屈折变化。   

词干提取在术语归并中也发挥着重要作用，术语归并是一个更宽泛的过程，用于减少文本中的词汇变体。术语归并旨在减少单词的不同词形（如词干提取和词形还原），以及含义、语法或拼写方面的变体。通过减少这些差异，词干提取可以使文本分析和信息搜索更加有效。

1968 年，Julie Beth Lovins 发布了第一个 stemmer，为词干提取算法的发展奠定了基础。此后，人们开发了多种不同的词干提取算法，每种算法都有自己的优缺点：

Porter stemmer 是历史最悠久、使用最广泛的词干提取算法之一，由 Martin Porter 于 1980 年开发。它使用一系列规则来移除英语单词的后缀。它以简单和快速而闻名，但有时可能会过度缩减单词，导致不准确，并且可能无法很好地处理英语以外的语言。例如，Porter stemmer 可能会将“university”“universal”和“universities”都缩减为同一个词干：“univers”。这清楚地展示了该算法比较激进，并且可能损失含义。

Snowball stemmer 在 Porter stemmer 的基础上进行了改进。它支持多种语言（不只是英语），并且通常被认为更准确。不过，它并不能始终保证避免词干提取过度。它是一种更复杂的算法，能够捕捉更多语言上的细微差别，生成更多语义上有意义的词干，并更好地平衡准确率和速度。它适合用于必须保留单词上下文和含义的场景，例如信息检索和机器翻译。

Lancaster stemmer 是另一种广受欢迎的算法，它会更激进地缩减单词。虽然可以加快处理速度，但与 Porter 或 Snowball stemmer 相比，它通常会导致更多的词干提取错误。虽然提高速度在某些情况下很有帮助（例如处理大量文本时，时间至关重要），但在许多应用中，速度提升带来的好处可能无法抵消准确率下降带来的损失。

词干提取和词形还原都是将单词还原为其基本形式的方法，但二者并不相同。词形还原是词干提取的高级版本，它会考虑单词的上下文和语法。它使用字典和词态分析来确定单词的字典形式，也称为 lemma。词形还原通常会生成一个有效单词 (lemma)，而词干提取则不一定。虽然词形还原通常比词干提取更准确，但由于需要更多时间和工作量，因此计算成本可能更高。

词干提取可用于各种 NLP 任务：

词干提取可以给搜索引擎、桌面搜索工具、检索增强生成 (RAG) 和文档管理系统等信息检索系统带来极大的好处。通过对搜索字词和被搜索的文档应用词干提取，这些系统可以更有效地将查询与相关内容进行匹配，即便措辞不完全相同。

词干提取可以减少文本数据的特征或属性数量，并提高相关词被分组到一起的可能性，从而提高文本分类算法的准确率。这有助于算法更轻松地识别模式并准确地对文本进行分类。

文本总结可以利用词干提取来帮助识别最重要的词并减少冗余。通过将相关词分组到一起，词干提取有助于生成更简洁、信息更丰富的文本总结。

词干提取可以将单词缩短为主要形式，从而帮助确定文本是积极、消极还是中性的。例如，“happy”“happily”和“happiness”都会变成“happy”。这可以更容易地识别出整体是积极情绪，避免因词形不同而产生混淆。不过，如果词干提取移除了重要信息或错误地缩短了单词，有时可能会导致错误。词干提取通过专注于单词的核心含义，而不是语法，通常可以更好、更快地进行情感分析。

使用词干提取可以带来以下几项潜在优势：

词干提取可以减少唯一词的数量，从而帮助提升 NLP 模型的性能。这可能会缩短训练时间并提高预测准确率。通过将相关词语分组到一起，词干提取可以增强文本中模式识别的信号。因此，您可以获得更稳健、更准确的模型，尤其是在文本分类和情感分析等任务中。例如，在 Vertex AI 中，使用词干提取作为预处理步骤可以减少细微的词形变化的影响，从而提高情感分析模型的准确率。

通过词干提取可直接减少待处理唯一词的数量，从而降低数据维度。这可以显著减少创建词频矩阵或构建词汇索引等任务所需的资源。此外，维度的降低还可提升处理速度并减少内存占用。

在信息检索系统中，词干提取可以显著提高召回率。例如，搜索“hiking poles”的用户也可能会找到包含“hikes”“hiker”或“hiked”的文档。词干提取可以消除同一个词的不同词形之间的差异，避免因措辞的细微变化导致相关文档被遗漏。这种方法可提高召回率，确保搜索结果的全面性，但代价是无关结果可能增多。

词干提取可以优化文档聚类和主题建模。通过将单词还原为词根形式，词干化有助于根据文档的底层语义（而非表面的词形变化）对文档进行分组。从而获得一致性更强、语义更明确的聚类或主题。

词干提取可以大大简化整个文本预处理流水线。它减少了后续步骤中需要考虑的唯一词的数量，如停用词移除、特征提取（TF-IDF、词嵌入）和数据归一化。更清晰、更简洁的数据表示形式通常更易于管理和分析，有助于节省开发时间和资源。

在处理文本数据的机器学习模型中，词干提取可以将同一个词的不同形式归为一组，从而降低数据稀疏性。这可以防止过拟合，即模型记住特定词形，而不是学习可泛化的模式。

尽管词干提取可提供诸多好处，但它也存在一些限制：

• 词干提取过度：当词干提取算法移除的单词部分过多时，就会发生这种情况，导致词干不是一个有效单词，或与原始单词的含义不同
• 词干提取不足：当词干提取算法移除的单词部分不足时，可能会发生这种情况，导致同一单词的不同词形被视为不同的单词
• 信息丢失：词干提取有时会导致信息丢失，因为移除的后缀可能包含重要的语法或语义信息
• 上下文错误：词干提取算法通常不考虑单词的上下文，因此当同一个单词在不同上下文中具有不同含义时，可能会导致错误