Lematyzacja

Lematyzacja, często nazywana również lematyzacją, to proces przetwarzania języka naturalnego polegający na sprowadzaniu wyrazów do ich formy podstawowej, czyli lematu. Celem jest normalizacja wariantów fleksyjnych i wyodrębnienie semantycznie istotnych jednostek leksykalnych, co ułatwia analizę tekstu, porównywanie dokumentów i wyszukiwanie informacji.

W odróżnieniu od stemmingu, który często tnie końcówki bez uwzględniania morfologii i kontekstu, lematyzacja dąży do wskazania właściwego lematu w zależności od formy gramatycznej i znaczenia słowa. W praktyce proces zwykle obejmuje tokenizację, analizę morfologiczną oraz disambiguację, po czym dla każdego tokena wyprowadzany jest odpowiedni lematu. W języku polskim lematyzacja napotyka na szczególne wyzwania związane z bogatą fleksją, wieloznacznością form i nieregularnościami fleksyjnymi.

Zastosowania obejmują indeksowanie dokumentów, wyszukiwanie informacji, przetwarzanie danych tekstowych, tłumaczenia maszynowe i inne zadania NLP. Dzięki lematyzacji możliwe jest łączenie różnych odmian wyrazów pod wspólnym znaczeniem, redukcja wymiaru przestrzeni cech i poprawa niezawodności analizy semantycznej.

Wśród popularnych narzędzi znajdują się Morfeusz i Morfeusz2 (lemmer i analizator morfologiczny dla polskiego), UDPipe oraz modele językowe spaCy dostosowane do języka polskiego. W praktyce wybór narzędzia zależy od języka, jakości zasobów lematyzacyjnych i konkretnego zastosowania.