2024 लेखक: Elizabeth Oswald | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-13 00:07
सामान्य तौर पर, lemmatization स्टेमिंग की तुलना में बेहतर सटीकता प्रदान करता है, लेकिन रिकॉल की कीमत पर। जैसा कि हमने देखा है, स्टेमिंग और लेमेटाइज़ेशन रिकॉल का विस्तार करने के लिए प्रभावी तकनीक हैं, लेमेटाइज़ेशन के साथ उस रिकॉल में से कुछ को सटीकता बढ़ाने के लिए छोड़ दिया जाता है। लेकिन दोनों तकनीक कच्चे उपकरणों की तरह महसूस कर सकती हैं।
लेममैटाइजेशन बनाम स्टेमिंग में कौन बेहतर है?
स्टेमिंग और लेम्मैटाइजेशन दोनों ही विभक्त शब्दों के मूल रूप को उत्पन्न करते हैं। … स्टेमिंग एक एल्गोरिथ्म का अनुसरण करता है जिसमें शब्दों पर प्रदर्शन करने के लिए कदम होते हैं जो इसे तेज बनाता है। जबकि, लेम्मटाइज़ेशन में, आपने वर्डनेट कॉर्पस और स्टॉप वर्ड्स के लिए एक कॉर्पस का उपयोग किया और साथ ही लेम्मा का उत्पादन किया जो इसे स्टेमिंग से धीमा बनाता है।
क्या मुझे स्टेमिंग और लेमेटाइजेशन दोनों का उपयोग करना चाहिए?
संक्षिप्त उत्तर- शब्दावली का स्थान छोटा होने और दस्तावेज़ बड़े होने पर स्टेमिंग के साथ जाएं। इसके विपरीत, शब्द एम्बेडिंग के साथ जाएं जब शब्दावली स्थान बड़ा हो लेकिन दस्तावेज़ छोटे हों। हालांकि, लेमैटाइजेशन का उपयोग न करें क्योंकि बढ़े हुए प्रदर्शन से लागत अनुपात में वृद्धि काफी कम है।
क्या लेमेटाइजेशन और स्टेमिंग एक ही है?
स्टेमिंग और लेमैटाइज़ेशन एक शब्द के पीछे के अर्थ का विश्लेषण करने के लिए सर्च इंजन और चैटबॉट द्वारा उपयोग की जाने वाली विधियाँ हैं। स्टेमिंग शब्द के तने का उपयोग करता है, जबकि लेमैटाइजेशन उस संदर्भ का उपयोग करता है जिसमें शब्द का उपयोग किया जा रहा है।
क्या मुझे लेममैटाइजेशन का उपयोग करना चाहिए?
शब्द वैक्टर को प्रशिक्षित करने के लिए लेमेटाइजेशन भी महत्वपूर्ण है, क्योंकि सटीक गणनाएक शब्द की खिड़की के भीतर एक साधारण बहुवचन या वर्तमान काल के infleciton जैसे अप्रासंगिक विभक्ति से बाधित हो जाएगा। लेम्मेटाइज़ करने के लिए सामान्य नियम आश्चर्यजनक है: यदि यह प्रदर्शन में सुधार नहीं करता है, तो लेम्मेटाइज़ न करें।
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एनएलपी में स्टेमिंग एक तकनीक है?
स्टेमिंग एक शब्द को उसके शब्द स्टेम में कम करने की प्रक्रिया है जो प्रत्यय और उपसर्गों से जुड़ता है या लेम्मा के रूप में जाने जाने वाले शब्दों की जड़ों से जुड़ा होता है। प्राकृतिक भाषा समझ (NLU) और प्राकृतिक भाषा संसाधन (NLP) में स्टेमिंग महत्वपूर्ण है। एनएलपी में उदाहरण के साथ क्या उपजी है?
