Lemmatisasi adalah proses mereduksi kata-kata yang diinfleksikan (atau kadang-kadang diturunkan) ke bentuk dasar, atau akar kata, dengan mempertimbangkan varian suatu kata, seperti tenses atau jamak yang berbeda. Hal ini biasanya dilakukan dengan mengidentifikasi akar kata dan kemudian memasukkan semua kata dengan akar kata yang sama ke lemma umum, atau entri kamus.
Ini adalah langkah penting dalam banyak tugas pemrosesan bahasa alami (NLP), seperti penandaan bagian ucapan, penguraian, dan pengambilan informasi. Lemmatisasi membantu menyatukan berbagai bentuk kata saat memproses teks dalam jumlah besar. Misalnya, kata “menghitung”, “menghitung”, dan “menghitung” semuanya memiliki akar kata yang sama, sehingga lemmatizer mungkin memetakan masing-masing kata tersebut ke satu lemma.
Dalam linguistik, lemmatisasi sering digunakan bersama dengan stemmer, yang biasanya melakukan pekerjaan yang kurang canggih dalam mereduksi kata hingga ke akarnya. Stemmer sering kali menghilangkan sufiks kata tanpa pandang bulu, sedangkan lemmatisasi menggabungkan berbagai bentuk kata menggunakan heuristik yang berfokus pada karakteristik individual setiap kata.
Lemmatization memiliki banyak aplikasi praktis dalam tugas pemrosesan bahasa, memperluas kemampuan mesin pencari dan meningkatkan keakuratan operasi NLP lainnya. Dengan melakukan lemmatisasi kumpulan data secara akurat, perangkat lunak pemrosesan bahasa alami kemudian dapat menerapkan model yang lebih canggih yang memerlukan bentuk kata yang konsisten sebagai masukan.
Proses lemmatisasi kata bergantung pada konteks dan dapat bervariasi tergantung pada bahasa dan tugas NLP tertentu yang digunakan. Oleh karena itu, penting untuk memastikan metode yang tepat digunakan untuk bahasa dan tugas tertentu. Banyak paket perangkat lunak tersedia untuk melakukan lemmatisasi teks dalam berbagai bahasa, mulai dari algoritme sederhana hingga model pembelajaran mesin tingkat lanjut.
