看看LemmaGen-用C＃3.0编写的开源库。

测试词的结果（ http://lemmatise.ijs.si/Services ）

• 猫->猫
• 跑步
• 跑->跑
• 仙人掌
• 仙人掌->仙人掌
• 仙人掌->仙人掌
• 社区
• 社区->社区

我在这个滚雪球的演示站点上尝试了您的术语列表，结果看起来还不错....

• 猫->猫
• 运行->运行
• 跑->跑
• 仙人掌->仙人掌
• 仙人掌->仙人掌
• 社区->社区
• 社区->社区

词干被认为可以将词的变形形式转化为某些共同的词根。使该词根成为“适当的”字典词并不是真正的工作。为此，您需要查看形态/正交分析仪 。

我认为这个问题或多或少是同一件事，而Kaarel对这个问题的回答是我从第二个链接中获得的。

词干对词条还原器的争论仍在继续。这是优先考虑精度而不是效率的问题。您应该进行词形化处理以实现语言上有意义的单元，并阻止使用最少的计算汁，并且仍然在同一键下索引单词及其变体。

参见词干机与引爆机

这是python NLTK的示例：

>>> sent = "cats running ran cactus cactuses cacti community communities"
>>> from nltk.stem import PorterStemmer, WordNetLemmatizer
>>>
>>> port = PorterStemmer()
>>> " ".join([port.stem(i) for i in sent.split()])
'cat run ran cactu cactus cacti commun commun'
>>>
>>> wnl = WordNetLemmatizer()
>>> " ".join([wnl.lemmatize(i) for i in sent.split()])
'cat running ran cactus cactus cactus community community'

查看WordNet，这是一个用于英语的大型词汇数据库：

http://wordnet.princeton.edu/

有用于几种语言访问的API。

根据有关Stack Overflow的各种答案和我遇到的博客，这是我正在使用的方法，而且看起来返回的真实单词相当好。想法是将传入的文本拆分成单词数组（使用您想要的任何一种方法），然后找到这些单词的词性（POS），并使用它来帮助词干和词素化。

您上面的示例不能很好地工作，因为无法确定POS。但是，如果我们使用一个真实的句子，那么效果会更好。

import nltk
from nltk.corpus import wordnet

lmtzr = nltk.WordNetLemmatizer().lemmatize


def get_wordnet_pos(treebank_tag):
    if treebank_tag.startswith('J'):
        return wordnet.ADJ
    elif treebank_tag.startswith('V'):
        return wordnet.VERB
    elif treebank_tag.startswith('N'):
        return wordnet.NOUN
    elif treebank_tag.startswith('R'):
        return wordnet.ADV
    else:
        return wordnet.NOUN


def normalize_text(text):
    word_pos = nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize(text))
    lemm_words = [lmtzr(sw[0], get_wordnet_pos(sw[1])) for sw in word_pos]

    return [x.lower() for x in lemm_words]

print(normalize_text('cats running ran cactus cactuses cacti community communities'))
# ['cat', 'run', 'ran', 'cactus', 'cactuses', 'cacti', 'community', 'community']

print(normalize_text('The cactus ran to the community to see the cats running around cacti between communities.'))
# ['the', 'cactus', 'run', 'to', 'the', 'community', 'to', 'see', 'the', 'cat', 'run', 'around', 'cactus', 'between', 'community', '.']

这看起来很有趣：MIT Java WordnetStemmer： http ://projects.csail.mit.edu/jwi/api/edu/mit/jwi/morph/WordnetStemmer.html

http://wordnet.princeton.edu/man/morph.3WN

对于我的许多项目，我更喜欢基于词典的WordNet lemmatizer，而不是更具侵略性的porter。

http://wordnet.princeton.edu/links#PHP包含指向WN API的PHP接口的链接。

我使用stanford nlp进行lemmatization。最近几天，我一直在遇到类似的问题。感谢stackoverflow帮助我解决问题。

import java.util.*; 
import edu.stanford.nlp.pipeline.*;
import edu.stanford.nlp.ling.*; 
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations.*;  

public class example
{
    public static void main(String[] args)
    {
        Properties props = new Properties(); 
        props.put("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma"); 
        pipeline = new StanfordCoreNLP(props, false);
        String text = /* the string you want */; 
        Annotation document = pipeline.process(text);  

        for(CoreMap sentence: document.get(SentencesAnnotation.class))
        {    
            for(CoreLabel token: sentence.get(TokensAnnotation.class))
            {       
                String word = token.get(TextAnnotation.class);      
                String lemma = token.get(LemmaAnnotation.class); 
                System.out.println("lemmatized version :" + lemma);
            }
        }
    }
}

如果稍后在分类器中使用停用词来最小化输出引理，则也可能是一个好主意。请看一下John Conwell编写的coreNlp扩展。

Martin Porter的官方页面包含PHP以及其他语言的Porter Stemmer 。

如果您真的很想做好词干，尽管您需要从Porter Algorithm之类的东西入手，则可以通过添加规则来修复数据集常见的不正确案例来完善它，最后为规则添加很多例外。这可以通过键/值对（dbm / hash / dictionaries）轻松实现，其中键是要查找的单词，而值是要替换原始单词的词干。我曾经研究过的一个商业搜索引擎最终以800个修改后的Porter算法的例外而告终。

如果您了解Python， 自然语言工具包（NLTK）具有使用WordNet的非常强大的lemmatizer。

请注意，如果您是初次使用该词法分析器，则必须先下载语料库，然后再使用它。这可以通过以下方式完成：

>>> import nltk
>>> nltk.download('wordnet')

您只需要执行一次。假设您现在已经下载了语料库，它的工作方式如下：

>>> from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer
>>> lmtzr = WordNetLemmatizer()
>>> lmtzr.lemmatize('cars')
'car'
>>> lmtzr.lemmatize('feet')
'foot'
>>> lmtzr.lemmatize('people')
'people'
>>> lmtzr.lemmatize('fantasized','v')
'fantasize'

nltk.stem模块中还有其他lemmatizers ，但我自己还没有尝试过。