Stemming
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¿Qué es el stemming?
El stemming es un proceso lingüístico que consiste en la eliminación de sufijos y prefijos de las palabras para reducirlas hasta su raíz o stem. En general, se utiliza para mejorar el procesamiento del lenguaje natural, es decir, la manera en que los programas informáticos pueden comprender un texto.
Así pues, al eliminar sufijos o prefijos, las palabras de un mismo tema general, como, por ejemplo: ciclista y ciclismo, son cambiadas a “cicl”, siendo lo que se conoce como “stem”, facilitando que los programas puedan entender lo que trata el texto.
Por lo tanto, el Stemming es una técnica relativamente básica y comúnmente utilizada en combinación con otras técnicas de procesamiento de lenguaje natural o NLP por sus siglas en inglés.
¿Para qué se usa el stemming?
El stemming se puede utilizar para diferentes tareas y, por ende, reporta diversos beneficios. Generalmente, se emplea para disminuir la complejidad de un texto, facilitando que un software procese y comprenda los patrones de un tema con más claridad.
Además, el steeming puede reducir el número de palabras únicas, manteniendo el significado de la mayoría de los términos. Así pues, al reducir las palabras hasta su stem, es más fácil encontrar los patrones en un texto, ya que las palabras en temas similares, comúnmente, se convertirán en términos idénticos.
Por ejemplo, si en diversos párrafos se muestran palabras como: “escribir” y “escritor”, reducirlas a su stem: “escri”, hará que se procesen menos palabras únicas y, al mismo tiempo, se entienda que dichos términos pertenecen a un mismo tema. Como acabamos de ver, esto facilita la detección de patrones en un contenido y el entendimiento de fragmentos que traten sobre temas similares.
Diferencias entre stemming y lematización
La lematización es un término que se escucha con frecuencia al hablar del stemming y, aunque son métodos muy similares, existen diferencias importantes entre ambos.
Por un lado, el stemming elimina sufijos y prefijos de las palabras, dejando un stem como “cicl”, en lugar de “ciclista”, o “escri”, en vez de “escribir”.
Por otra parte, la lematización utiliza diccionarios para encontrar la base de la palabra, lo que también se conoce como lema de las formas flexionadas. Según lo dicho, el resultado sería que palabras como ciclista y ciclismo, se acorten a, por ejemplo, “ciclo” (su base sin conjugaciones o paradigmas) y, aunque este método es más complejo y amerita de mayores recursos informáticos, puede ofrecer mejores resultados, debido a que todas las variaciones de una palabra se agrupan en un término base.
Importancia para el SEO y el marketing
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una parte importante de los algoritmos de búsqueda, por lo que comprender los diferentes métodos que pueden ayudar a los y las marketers, puede mejorar el entendimiento acerca de cómo funcionan dichos algoritmos. Y es que el NLP se utiliza en diferentes facetas del marketing y frecuentemente lo adoptan diversas tecnologías.
Entre sus variados usos, el stem se puede emplear en la creación de bases de datos internas para mejorar las funciones de búsqueda de un sitio web, en los chatbots y en otras características externas o internas.
Ampliar conocimientos
- https://es.wikipedia.org/wiki/Stemming
- https://medium.com/qu4nt/reducir-el-n%C3%BAmero-de-palabras-de-un-texto-lematizaci%C3%B3n-y-radicalizaci%C3%B3n-stemming-con-python-965bfd0c69fa
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