Stemming adalah proses mengurangi kata menjadi batang kata yang diimbuhi akhiran dan awalan atau ke akar kata yang dikenal sebagai lemma. Stemming penting dalam pemahaman bahasa alami (NLU) dan pemrosesan bahasa alami (NLP).
Apa yang dimaksud dengan stemming di NLP beserta contohnya?
Stemming pada dasarnya adalah menghilangkan akhiran dari sebuah kata dan menguranginya menjadi kata dasar. Contoh: “Terbang” adalah sebuah kata dan akhirannya adalah “ing”, jika kita menghilangkan “ing” dari “Terbang” maka kita akan mendapatkan kata dasar atau akar kata yaitu “Terbang”.
Apa gunanya stemming?
Stemming digunakan dalam sistem pencarian informasi seperti mesin pencari. Digunakan untuk menentukan kosakata domain dalam analisis domain.
Apa itu lemmatisasi stemming?
Stemming dan lemmatization adalah metode yang digunakan oleh mesin pencari dan chatbot untuk menganalisis makna di balik sebuah kata. Stemming menggunakan kata dasar, sedangkan lemmatisasi menggunakan konteks penggunaan kata tersebut.
Apa yang dimaksud dengan lemmatisasi dan stemming dalam NLP?
Analisis Morfologi akan membutuhkan ekstraksi lemma yang benar dari setiap kata. Sebagai contoh, Lemmatization dengan jelas mengidentifikasi bentuk dasar dari 'bermasalah' menjadi 'bermasalah'' yang menunjukkan beberapa arti sedangkan, Stemming akan memotong bagian 'ed' dan mengubahnya menjadi 'masalah' yang memiliki salah arti dan kesalahan ejaan.
