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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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