词干提取（Stemming）是自然语言处理中的一项重要任务，其目的是将单词还原为其基本形式，即词干或词根。这一过程通常涉及去除单词的屈折后缀和前缀，以得到一个更一般的写法。词干提取的目标是将不同词形的单词都变成其原形，通过启发式处理的方法截取单词的尾部来实现。
在词法学和信息检索领域，词干提取是去除词缀得到词根的过程，即使该词干不是词的有效根，相关的词映射到同一个词干一般能得到满意的结果。常见的词干提取方法包括基于Porter、Lancaster和Snowball算法的实现。
词干提取与词形还原（lemmatization）不同，后者考虑了单词在特定上下文中的语义和语法变化，而词干提取则主要依赖于规则的变化进行词缀的去除和缩减。尽管两者在实现方法上类似，但词形还原相对复杂，因为它需要考虑上下文语境以及相关单词的词性（POS）。
词干提取是一种文本预处理技术，通过去除词缀来简化单词形式，从而帮助提高后续文本分析的效果
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