Definition
Stemming ist ein Verfahren, bei dem die Suffixe von Wörtern entfernt werden, um diese auf ihren Wortstamm zu reduzieren. Es findet häufig beim Natural Language Processing Verwendung, damit ein Text von der Software besser verstanden werden kann. Durch das Entfernen von Suffixen werden Wörter zum gleichen allgemeinen Thema wie „Radfahrer“ und „Radfahren“ in „Radfahr“ umgewandelt. Auf diese Weise können Computer leichter verstehen, worum es in dem Text geht.
Stemming ist eine relativ simple Technik, die häufig in Verbindung mit anderen NLP-Techniken verwendet wird.
Wofür wird Stemming verwendet?
Stemming kann in unterschiedlichen Bereichen eingesetzt werden und bietet verschiedene Vorteile. Eine der Hauptgründe für die Verwendung von Stemming besteht darin, dass dadurch die Komplexität eines Textes verringert werden kann. Somit wird es für Softwares einfacher, diesen zu verarbeiten und Themenmuster zu erkennen.
Stemming trägt dazu bei, die Anzahl unterschiedlicher Wörter zu reduzieren, wobei gleichzeitig die Bedeutung der meisten Begriffe erhalten bleibt. Durch die Reduzierung von Wörtern auf ihre Stämme ist es einfacher, Muster in einem Text zu finden, da Wörter zu ähnlichen Themen häufig in identische Wörter umgewandelt werden.
Wenn beispielsweise mehrere Absätze Wörter wie „schreiben“ und „Schreiber“ enthalten, müssen durch die Reduzierung auf den Wortstamm „schreib“ weniger einzelne Wörter verarbeitet werden. Gleichzeitig bleibt trotzdem klar, dass sich die Begriffe auf dasselbe Thema beziehen. Das macht es einfacher, Muster im Text zu erkennen und Textteile zu ähnlichen Themen zu verstehen.
Der Unterschied zwischen Stemming und Lemmatisierung
Lemmatisierung ist ein Begriff, der sich häufig im Zusammenhang mit Stemming findet. Wenngleich diese beiden Methoden einander ähneln, gibt es einen wichtigen Unterschied zwischen ihnen. Beim Stemming werden die Präfixe der Wörter entfernt, was auch zu Begriffen führen kann, die keine tatsächlichen Wörter sind.
Beispiele für Stemming wären etwa „Wort“ anstelle von „Wörter“ oder „seh“ anstelle von „gesehen“. Bei der Lemmatisierung hingegen werden Wörterbücher genutzt, um die eigentliche Grundform (Lemma) zu finden. In diesem Fall würde für „träumen“, „der Träumer“ und „das Geträumte“ das gemeinsame Lemma „Traum“ verwendet werden. Obwohl diese Methode komplexer ist und oft mehr Rechenleistung erfordert, führt sie häufig zu besseren Ergebnissen, da hierbei alle Wortvariationen zu demselben Basiswort gruppiert werden.
Bedeutung für SEO und Marketing
NLP ist ein wichtiger Bestandteil der Algorithmen von Suchmaschinen. Wenn Online-Marketer die verschiedenen angewandten Methoden besser verstehen, können sie auch die Funktionsweise dieser Algorithmen besser nachvollziehen. NLP wird auch mit zunehmender Akzeptanz in einer Reihe unterschiedlicher Technologien in verschiedenen anderen Bereichen des Marketings eingesetzt.
Zudem kann Stemming für die Erstellung von internen Datenbanken, zur Verbesserung der Suchfunktion auf einer Website, für Anwendungen wie Chatbots oder andere interne/externe Funktionen verwendet werden.
Weiterführende Links
- https://nickyreinert.de/blog/2020/12/09/einfuehrung-in-stemming-und-lemmatisierung-deutscher-texte-mit-python/
- https://www.congree.com/wissen/wie-sie-mit-linguistischer-intelligenz-finden-statt-zu-suchen
