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为什么"shining“在使用python nltk词汇化后变成了"shin”？

"shining"在使用Python nltk词汇化后变成了"shin"是因为nltk中的词干提取算法（stemming algorithm）将单词转化为其基本形式或词干。词干提取是一种文本预处理技术，用于将单词转化为其原始形式，以便在文本分析和自然语言处理任务中减少词形的变化。

在这种情况下，nltk使用的可能是波特词干提取算法（Porter stemming algorithm），它是一种常用的词干提取算法之一。该算法通过删除单词的后缀来将单词转化为其词干形式。对于"shining"这个单词，根据波特词干提取算法的规则，它的后缀"ing"被删除，因此变成了"shin"。

需要注意的是，词干提取并不是完美的，它可能会导致一些词形的丢失或错误。在某些情况下，词干提取可能会将不同的单词映射到相同的词干形式，这可能会导致语义上的混淆。因此，在特定的文本处理任务中，根据需求和情境，选择合适的文本预处理技术是很重要的。

关于nltk和词干提取算法的更多信息，你可以参考以下链接：

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