詞形還原（Lemmatization）是自然語言處理（NLP）中的一個文本正規化的過程。它的目的是一個詞彙的不同形態（屈折形式）還原到其詞典中基本的形式，稱為詞元（引理）或詞幹（基本形式）。
詞形還原的目的：
- 統一詞彙表示：不同的詞形可能有相同的基本意義。例如，「running」、「ran」和「runs」都來自於字根「run」。詞形還原將它們統一表示為“run”，有助於後續的文本分析，例如統計詞頻時，可以將這些不同的形式視為同一個字。
- 簡化文本：透過將詞彙還原到其基本形式，可以減少文本中詞彙的變異性，使得模型更容易學習詞彙的本質意義。
- 提高模型效能：在許多NLP任務中，例如資訊搜尋、文字分類等，使用詞形還原後的文字通常可以提高模型的效能。
詞形和詞幹都將簡化詞彙的過程，但它們之間有重要的區別：
- 詞形還原（詞形還原）：
- 目的是得到一個具有實際意義的詞元（引理），這個詞元是字典中存在的詞。
- 需要考慮詞彙的詞性（詞性）和語境（上下文），才能正確還原到其基本形式。
- 例如： 「運行」->「運行」（動詞） 「更好」->「好」（形容詞） 「去」 -> 「去」 （動詞） 「老鼠」->「老鼠」（名詞）
- 詞幹擷取 (Stemming):
- 打算透過簡單的詞綴增加規則，得到一個詞幹（詞幹），這個詞幹不一定是搜尋中存在的詞，有時甚至沒有實際意義。
- 過程通常更快，但結果可能不太準確。
- 例如（使用中文波特詞幹擷取演算法）： “跑步” -> “跑步” 「更好」->「更好」（沒有還原到「好」） 「去」->「去」（沒有還原到「去」） 「老鼠」 -> 「老鼠」 (沒有還原到「老鼠」)
中文詞形還原：
與漢語等屈折語不同，現代漢語的詞彙在語法上的形態變化相對較少，主要依靠詞序和虛詞來表達語法關係。 因此，傳統意義上的「詞形還原」在漢語中並不像在漢語中那麼常見和重要。
然而，在中文 NLP 中，仍存在一些相似詞形還原的概念和技術，其目標是統一到其基本形式：
- 繁簡轉換（繁體中文單字轉換）：將繁體中文單字轉換為簡體中文單字。
- 異體字統一（Unification of Variant Characters）：將不同的寫法統一到標準的形式。
- 近義詞歸一化（同義詞標準化）：將意思相近的術語統一表示，例如將多種表達「喜歡」的術語歸一化為一個標準形式。
- 數字和日期的標準化（Normalization of Numbers and Dates）：將不同的數字和日期表示方式轉換為統一的格式。
雖然中文不像英文那樣豐富的詞形變化，但以上這些操作在某些中文 NLP 任務中仍然很有用，可以幫助提高文本處理的一致性和準確性。
總結：
詞形還原是一個將詞彙的不同形態還原為基本形式的NLP過程。它與詞幹提取不同，詞形還原的目的是得到一個具有實際意義的詞元，並且需要考慮詞彙的詞性和語境。雖然中文的詞形變化沒有英文那麼豐富，但在中文NLP中仍然存在一些類似的其正規化處理，以提高文本分析的效率和準確性。
