Stemming dalam Natural Language Processing (NLP) adalah proses mereduksi kata menjadi bentuk dasar atau akarnya. Hal ini dilakukan guna membuat database kata yang dinormalisasi guna meningkatkan kecepatan dan keakuratan pencarian terkait pemrosesan bahasa.
Stemming biasanya dilakukan dengan menggunakan algoritma yang berisi sekumpulan instruksi untuk mengubah kata ke dalam bentuk stem. Pengoperasian stemmer bergantung pada konteks kata dan bahasa teks yang sedang diproses. Tujuan dari stemmer adalah untuk mereduksi sebuah kata ke bentuk dasarnya untuk menghindari kebutuhan mencari beberapa variasi kata.
Proses stemming umumnya melibatkan penghapusan prefiks dan sufiks beserta perubahan tense seperti, -ed di akhir kata. Algoritme stemming juga dapat melakukan jenis manipulasi lain seperti memeriksa infleksi kata. Misalnya, “run” dan “running” akan direduksi menjadi “run” jika aturan algoritme mengizinkan penghilangan “ing” di akhir kata.
Stemming banyak digunakan dalam banyak aplikasi pemrosesan bahasa alami seperti pengambilan teks dan pengambilan informasi, klasifikasi teks, ekstraksi informasi, dll. Algoritme stemming penting untuk memungkinkan aplikasi ini melakukan pencarian yang lebih akurat dan lebih sesuai dengan bahasa sehari-hari yang digunakan oleh orang-orang.
Stemming juga digunakan dalam pemahaman bahasa alami yaitu proses pemahaman bahasa tertulis atau lisan. Jenis aplikasi ini membantu sistem komputer memahami apa yang dikatakan orang dengan menyederhanakan kata-kata hingga ke bentuk akarnya sehingga lebih mudah dipahami oleh komputer. Stemming sering digunakan dalam kombinasi dengan teknik lain seperti lemmatisasi.
Secara keseluruhan, stemming dalam pemrosesan bahasa alami merupakan langkah penting dalam aplikasi pemrosesan bahasa yang digunakan untuk membuat database pencarian yang lebih akurat sekaligus meningkatkan kecepatan dan akurasi. Ini adalah komponen penting dari banyak pemahaman bahasa alami dan aplikasi pembelajaran mesin.
