A lematização é um processo de redução de palavras flexionadas (ou às vezes derivadas) à sua forma básica, ou raiz, levando em consideração as variantes de uma palavra, como diferentes tempos ou plurais. Isso geralmente é feito identificando a raiz de uma palavra e, em seguida, atribuindo todas as palavras com a mesma raiz a um lema comum ou entrada de dicionário.
É uma etapa importante em muitas tarefas de processamento de linguagem natural (PNL), como marcação de classes gramaticais, análise e recuperação de informações. A lematização ajuda a reunir diferentes formas de uma palavra ao processar grandes quantidades de texto. Por exemplo, as palavras “compute”, “computed” e “computing” têm todas a mesma raiz, então um lematizador pode mapear cada uma delas para um único lema.
Em linguística, a lematização é frequentemente usada em conjunto com lematizadores, que geralmente fazem um trabalho menos sofisticado de reduzir as palavras à sua raiz. Os lematizadores geralmente removem sufixos de palavras indiscriminadamente, enquanto a lematização combina diferentes formas de uma palavra usando heurísticas que enfocam as características individuais de cada palavra.
A lematização tem muitas aplicações práticas em tarefas de processamento de linguagem, expandindo as capacidades dos motores de busca e melhorando a precisão de outras operações de PNL. Ao lematizar com precisão os conjuntos de dados, o software de processamento de linguagem natural pode então aplicar modelos mais sofisticados que exigem formas de palavras consistentes como entrada.
O processo de lematização de palavras depende do contexto e pode variar dependendo do idioma e das tarefas específicas de PNL usadas. Portanto, é importante garantir que os métodos adequados estejam sendo usados para uma determinada linguagem e tarefa. Muitos pacotes de software estão disponíveis para lematizar texto em vários idiomas, desde algoritmos simples até modelos avançados de aprendizado de máquina.
