なぜPython nltkを使ってlemmatizedした後に "shining"が "shin"になるのですか？

Question

"輝き"のように連続して "-ing"を使用する単語がいくつかあります。しかし、nltkを使って「光る」ことを略語にしようとすると、それは「慎」に変わります。コードは次のとおりです：

from nltk.stem import WordNetLemmatizer 

wordnet_lemmatizer = WordNetLemmatizer() 
word = "shining" 

newlemma = wordnet_lemmatizer.lemmatize(word,'v') 
print newlemma 

「v」を使用しなくても、それは同じ「輝いている」と変わらない。 出力が「輝いている」と思っています。 誰かが助けることができますか？ありがとう

Answer 1

ルートフォームを検索するときにWordNetがルールと例外リストを適用する方法が原因です。

これは特に、例えば、ワード語尾を除去するために、ルールのリストを有する：

"ing" -> "" 
"ing" -> "e" 

これは、ルールを適用し、得られた単語の形は、WordNetの中に存在するかどうか。たとえば、miningでは、minを試しても何も見つかりませんでした。その後、mine（2番目のルール）を試して、mineが有効な単語であることを確認し、それを返します。しかし、shiningでは、shinを試し、有効な単語のリストにshinが見つかり、これが正しいルートであると考えているので、それを返します。