Lematização

O que é lematização?

Lematização é uma técnica usada em linguística e processamento de linguagem natural (PLN) para reduzir palavras aos seus significados raiz, ou lema, para identificar semelhanças. Por exemplo, “running” pode ser reduzido ao seu lema “run”.

A lematização agrupa formas flexionadas da mesma palavra, considerando seu contexto gramatical, o que ajuda ferramentas como motores de busca e chatbots a analisar conteúdo e se comunicar com os usuários finais de forma eficaz.

Software de compreensão de linguagem natural (NLU) ajuda os usuários a entender melhor o texto através de algoritmos de aprendizado de máquina com saídas como a lematização. Alguns exemplos de uso incluem chatbots, ferramentas de monitoramento de mídias sociais e traduções. Ao incorporar saídas de lematização em seus fluxos de trabalho, as empresas podem melhorar a precisão de suas aplicações baseadas em texto.

Exemplos de lematização

Como a lematização reduz palavras aos seus lemas ou formas base, formas flexionadas de adjetivos, substantivos e verbos são transformadas em sua forma de dicionário. Abaixo estão alguns exemplos de palavras lematizadas na língua inglesa:

• “Jumping” e “jumps” seriam reduzidos ao lema “jump”.
• “Children” seria reduzido ao lema “child”.
• “Cats” seria reduzido ao lema “cat”.
• “Mapping”, “maps” e “mapped” seriam reduzidos ao lema “map”.
• “Swimming” e “swims” seriam reduzidos ao lema “swim”.
• “Speaking”, “spoke” e “speaks” seriam reduzidos ao lema “speak”.

Aplicações da lematização

A lematização visa principalmente normalizar palavras, reduzindo-as aos seus lemas (ou formas raiz). Existem muitas aplicações diferentes da lematização em tarefas de análise de texto, incluindo:

• Motores de busca: Motores de busca usam lematização para fornecer resultados de busca relevantes aos seus usuários. Quando alguém insere uma consulta de busca em um motor de busca, o motor rapidamente e automaticamente lematiza as palavras para entender a pergunta e retornar resultados relevantes. Isso significa que os usuários podem consultar qualquer inflexão de uma palavra e receber conteúdo relevante de volta.

• Análise de sentimento: A lematização melhora a precisão da classificação de sentimentos variados e os torna mais interpretáveis. Isso é valioso para garantir que visões e opiniões semelhantes expressas de forma diferente, como tempos verbais e inflexões variáveis, sejam tratadas da mesma forma durante a modelagem de análise de sentimento.

• Processamento de linguagem para ferramentas e tecnologias assistivas: A lematização melhora o suporte que ferramentas assistivas como chatbots e assistentes virtuais podem fornecer ao processar consultas de usuários. Essas ferramentas usam lematização para decompor consultas e responder adequadamente com base nas palavras raiz.

Benefícios da lematização

A lematização oferece várias vantagens em modelos de processamento de linguagem natural. Os principais benefícios da lematização incluem:

• Recuperação de informação mais precisa: A lematização melhora a precisão da recuperação de informações, particularmente em sistemas como motores de busca. Com uma melhor compreensão da consulta com base no lema, os motores de busca fornecem os melhores resultados possíveis aos usuários, melhorando assim a experiência do usuário.

• Normalização de palavras: A lematização ajuda a normalizar o texto para reduzir suas variações e aleatoriedade, o que ajuda a fortalecer a categorização e compreensão de formas flexionadas da mesma palavra. Por exemplo, “study”, “studying” e “studies” são todos reduzidos a “study”. As palavras raiz são palavras reais e significativas do dicionário, o que difere do stemming, em que o resultado pode não ser uma palavra real.

• Redução de ruído no texto: Texto ruidoso refere-se a texto com diferenças entre a representação superficial do texto e a versão original ou pretendida. Dados ruidosos incluem informações adicionais sem significado, e a lematização ajuda a reduzir o ruído nos dados de texto. Como a lematização simplifica palavras para sua forma raiz, é mais fácil focar no conteúdo mais crítico.

Desafios da lematização

Embora a lematização ofereça várias vantagens no processamento de linguagem natural, ela tem desvantagens e limitações. Ao utilizar a lematização, alguns inconvenientes a considerar são:

• Potenciais imprecisões: Algoritmos de lematização podem nem sempre produzir resultados precisos. Palavras com inflexões irregulares e regras gramaticais complexas podem impactar a determinação do lema e produzir um erro, afetando assim a interpretação e o resultado.

• Processo demorado e lento: Como os algoritmos de lematização usam análise morfológica, pode ser mais lento do que outras técnicas de pré-processamento de texto, como o stemming. A diferença de velocidade entre técnicas de pré-processamento de texto pode tornar a lematização menos preferível dependendo da aplicação e do resultado desejado.

• Intensidade computacional: A lematização pode ser computacionalmente intensiva, exigindo modelos de marcação de parte do discurso e dicionários. Embora a intensidade computacional não seja inerentemente negativa, pode não ser adequada para todas as aplicações ou cenários.

Lematização vs. stemming

Lematização e stemming são técnicas de normalização de texto usadas no processamento de linguagem natural, mas têm diferenças distintas que vale a pena notar.

Lematização reduz palavras à sua forma base, ou lema, para tratar várias inflexões de palavras de forma consistente. Stemming é um processo baseado em regras de reduzir uma palavra ao seu radical removendo prefixos ou sufixos, dependendo da palavra.

O stemming é um processo mais rápido do que a lematização, no entanto, a lematização é mais precisa do que o stemming. Em alguns casos, as formas lematizadas e stemmed podem ser as mesmas. Por exemplo, o lema para “running” é “run”, e a versão stemmed também é “run”.

Saiba mais sobre como a lematização e o stemming se encaixam no contexto mais amplo do processamento de linguagem natural (PLN).