简单来说，两者都是对词的归一化，但 Stemming（中文一般译为词干提取，以下简称 stem）更为简单、快速一些，通常会使用一种启发式方法去掉一个词的结尾。 Lemmatization（中文一般译为词形还原，以下简称 lemma）更为「智能」一些，上下文相关，有一个 vocab，不在其中的词不会被处理：

Returns the input word unchanged if it cannot be found in WordNet. —— nltk.stem.wordnet — NLTK 3.5 documentation

例如

  • 对于 better，stem 的结果仍然是 better，但是 lemma 结果是 good。
  • 对于 meeting，在没有上下文的情况下，既可以指名词会议，也可以是动词 meet 的 ing 形式。在 in our last meeting 和 We are meeting again tomorrow 这两句话中，lemma 就更能选择一个正确的结果。

nltk 中，这两者都在 nltk.stem 中，常见的有这么几种：PorterStemmer、SnowballStemmer 和 WordNetLemmatizer。其中 WordNetLemmatizer 是通过 pos 来获取上下文信息的，pos 可以使用 nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize('YOUR SENTENCE')) 来获得。

下面以几个例子了解下：

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def test_stemmer(word: str, pos='n'):
    porter = nltk.stem.PorterStemmer()
    snowball = nltk.stem.SnowballStemmer('english')
    wordnet = nltk.stem.WordNetLemmatizer()
    
    print(f"Origin: {word}")
    print('----------------------')
    print(f"PorterStemmer: {porter.stem(word)}")
    print(f"SnowballStemmer: {snowball.stem(word)}")
    print(f"WordNetLemmatizer: {wordnet.lemmatize(word, pos=pos)}")  # pos 的默认值是 n，即名词


test_stemmer('apples', pos='n')
# Origin: apples
# ----------------------
# PorterStemmer: appl
# SnowballStemmer: appl
# WordNetLemmatizer: apple

test_stemmer('better', pos='a')
# Origin: better
# ----------------------
# PorterStemmer: better
# SnowballStemmer: better
# WordNetLemmatizer: good

test_stemmer('meeting', pos='n')
# Origin: meeting
# ----------------------
# PorterStemmer: meet
# SnowballStemmer: meet
# WordNetLemmatizer: meeting

test_stemmer('meeting', pos='v')
# Origin: meeting
# ----------------------
# PorterStemmer: meet
# SnowballStemmer: meet
# WordNetLemmatizer: meet

Reference

END