15、文本替换与校正技术详解

文本替换与校正技术详解

1. 词干提取器与词形还原器

在自然语言处理中，词干提取和词形还原是常见的文本处理技术。

1.1 SnowballStemmer 类

SnowballStemmer 类支持 13 种非英语语言，同时提供两种英语词干提取器：原始的 Porter 算法和新的英语词干提取算法。使用时，需创建一个指定语言的实例，然后调用 stem() 方法。支持的语言包括：丹麦语、荷兰语、英语、芬兰语、法语、德语、匈牙利语、意大利语、挪威语、Porter、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语和瑞典语。

示例代码如下：

from nltk.stem import SnowballStemmer
SnowballStemmer.languages('danish', 'dutch', 'english', 'finnish', 
'french', 'german', 'hungarian', 'italian', 'norwegian', 'porter', 
'portuguese', 'romanian', 'russian', 'spanish', 'swedish')
spanish_stemmer = SnowballStemmer('spanish')
print(spanish_stemmer.stem('hola'))  # 输出: hol

1.2 WordNetLemmatizer 类

词形还原与词干提取类似，但更类似于同义词替换。词形还原会返回一个有效的根词，且该词与