Lemmatization과 Stemming은 활용목적이 다를 수 있다.

Lemmatization vs. Stemming

1. 정확성 vs. 단순화

   • Lemmatization: 더 정교하고 정확한 방법입니다. 단어의 문법적 역할(품사)을 고려하여 원형을 찾아줍니다. 예를 들어, "better"는 "good"으로 변환됩니다.
   • Stemming: 단어의 어근만을 단순하게 추출합니다. 더 빠르고 간단하지만, 때로는 의도치 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, "running"과 "runner"는 모두 "run"으로 변환됩니다.

2. 텍스트의 성격

   • 정교한 분석이 필요한 경우 (예: 문서 요약, 감성 분석 등): Lemmatization이 더 적합합니다. 이는 단어의 의미와 문법적 역할을 더 잘 반영하여 분석의 정확도를 높입니다.
   • 대량의 텍스트를 빠르게 처리해야 하는 경우 (예: 실시간 검색 엔진, 대규모 데이터 마이닝 등): Stemming이 더 적합합니다.

3. 컴퓨팅 자원

   • Lemmatization: 더 많은 컴퓨팅 자원과 시간이 소요됩니다. 특히 대규모 데이터셋에서는 처리 속도가 느려질 수 있습니다.
   • Stemming: 상대적으로 적은 자원과 시간으로 빠르게 처리할 수 있습니다.

4. 언어의 복잡성

   • Lemmatization: 다양한 형태의 단어들이 동일한 기본 형태로 변환되어 언어의 복잡성을 줄이는 데 효과적입니다.
   • Stemming: 언어의 복잡성을 단순하게 처리하지만, 때로는 의미를 왜곡할 수 있습니다.

실제 예시

1. 문서 분류:

   • Lemmatization: 문서의 내용을 정확히 이해하고 분류할 때 유용합니다.
   • Stemming: 대량의 문서를 빠르게 분류할 때 유용합니다.

2. 검색 엔진:

   • Lemmatization: 사용자의 검색 의도를 정확히 이해하고 관련 결과를 제공할 때 유용합니다.
   • Stemming: 검색어와 일치하는 더 많은 결과를 빠르게 제공할 때 유용합니다.

3. 소셜 미디어 분석:

   • Lemmatization: 감성 분석과 같은 정교한 분석이 필요할 때 유용합니다.
   • Stemming: 트렌드 분석과 같이 대량의 데이터를 빠르게 처리할 때 유용합니다.