자연어 처리(NLP)에서 어간 추출(Stemming)과 표제어 추출(Lemmatization)은 텍스트 데이터를 정제하고 분석하기 위한 전처리 과정입니다.이 두 기법은 단어의 형태를 변환하여 텍스트의 차원 수를 줄이고, 모델의 학습 성능을 향상하는 데 도움을 줍니다. 하지만 어간 추출과 표제어 추출은 각기 다른 방법론과 목적을 가지고 있습니다.어간 추출은 단어의 접사를 제거하여 기본 형태인 어간을 추출하는 기법으로, 규칙 기반 알고리즘을 사용하여 처리 속도가 빠르지만 의미의 정확성을 보장하지는 않습니다.반면, 표제어 추출은 단어의 문법적 맥락과 품사를 고려하여 사전에 나오는 기본 형태를 찾는 과정을 포함합니다. 이 과정은 보다 정교하며, 단어의 의미적 일관성을 유지합니다.이번 포스팅에서는 어간 추출과 표..
