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Lematização

Ao continuar sua análise de avaliações de usuários, você percebeu que o stemming às vezes gera palavras não padronizadas, como "fli" a partir de "flying", o que pode reduzir a interpretabilidade. Para resolver isso, agora você vai usar lematização, que retorna palavras reais e ajuda a melhorar a clareza e a precisão da sua análise.

WordNetLemmatizer já foi importado, stop_words já foi definido e os recursos necessários do NLTK foram baixados.

Este exercício faz parte do curso

Processamento de Linguagem Natural (NLP) em Python

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Instruções do exercício

  • Crie uma instância lemmatizer da classe WordNetLemmatizer().
  • Use o lemmatizer para lematizar os lower_tokens.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

clean_tokens = ['flying', 'lot', 'lately', 'flights', 'keep', 'getting', 'delayed', 'honestly', 'traveling', 'work', 'gets', 'exhausting', 'endless', 'delays', 'every', 'travel', 'teaches', 'something', 'new']

# Create lemmatizer
lemmatizer = ____()

# Lemmatize each token
lemmatized_tokens = [____.____(____) for ____ in clean_tokens]

print(lemmatized_tokens)
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