stemmer 和 lemmatizer 似乎都不太好用，我该怎么办？

Question

我是文本分析的新手，正在尝试创建一个词袋模型（使用 sklearn 的 CountVectorizer 方法）。我有一个数据框，其中有一列文本包含 'acid'、'acidic'、'acidity'、'wood'、'woodsy'、'woody'.

我认为 'acid' 和 'wood' 应该是最终输出中包含的唯一单词，但是词干提取和词形还原似乎都无法实现这一点。

词干生成 'acid','wood','woodi',woodsi' 并且词形还原会产生更差的输出 'acid' 'acidic' 'acidity' 'wood' 'woodsy' 'woody'。我认为这是由于没有准确指定词性，尽管我不确定该规范应该放在哪里。我已将它包含在行 X = vectorizer.fit_transform(df['text'],'a') 中（我相信大多数词应该是形容词）但是，它不会对输出产生影响。

我可以做些什么来提高输出？

我的完整代码如下；

!pip install nltk
nltk.download('omw-1.4')  
import nltk
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

数据框：

df = pd.DataFrame()
df['text']=['acid', 'acidic', 'acidity', 'wood', 'woodsy', 'woody']

带词干分析器的 CountVectorizer：

analyzer = CountVectorizer().build_analyzer()
stemmer = nltk.stem.SnowballStemmer('english')
lemmatizer = WordNetLemmatizer()

def stemmed_words(doc):
    return (stemmer.stem(w) for w in analyzer(doc))

vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english',analyzer=stemmed_words)
X = vectorizer.fit_transform(df['text'])
df_bow_sklearn = pd.DataFrame(X.toarray(),columns=vectorizer.get_feature_names())
df_bow_sklearn.head()

CountVectorizer with Lemmatizer:

analyzer = CountVectorizer().build_analyzer()
stemmer = nltk.stem.SnowballStemmer('english')
lemmatizer = WordNetLemmatizer()

def lemed_words(doc):
    return(lemmatizer.lemmatize(w) for w in analyzer(doc))

vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english',analyzer=lemed_words)
X = vectorizer.fit_transform(df['text'],'a')
df_bow_sklearn = pd.DataFrame(X.toarray(),columns=vectorizer.get_feature_names())
df_bow_sklearn.head()

Answer 1

可能是 wordnetlemmatizer 和词干分析器的一个简单 under-performing 问题。

尝试不同的方法，例如... 词干分析器：

搬运工（->来自 nltk.stem 导入 PorterStemmer）
兰开斯特（-> 从 nltk.stem 导入 LancasterStemmer）

词形还原器：

spacy（-> 导入 spacy）
IWNLP（->来自 spacy_iwnlp 导入 spaCyIWNLP）
HanTa（-> from HanTa import HanoverTagger /注：或多或少受过德语训练）

有同样的问题并切换到不同的 Stemmer 和 Lemmatizer 解决了这个问题。有关如何正确实施词干分析器和词干还原器的更详细说明，在网络上进行快速搜索会发现所有情况下的良好示例。

stemmer 和 lemmatizer 似乎都不太好用，我该怎么办？

Neither stemmer nor lemmatizer seem to work very well, what should I do?

python

wordnet

stemming

lemmatization

countvectorizer