11.3 词干提取
词干提取（Stemming）是自然语言处理（NLP）中的一种技术，用于将单词还原为其词根或词干形式。词干提取的目的是消除不同词形变化带来的多样性，从而将具有相同词根的单词归一化，便于文本分析和处理。
例如，如果我们对单词 Stems、Stemming、Stemmed 和 Stemitization 进行词干提取，结果将是一个单词：Stem。
使用 NLTK 库进行词干提取的代码如下所示：
from nltk.stem.snowball import SnowballStemmer
text = "It's a Stemming testing"
parsed_text = word_tokenize(text)
stemmer = SnowballStemmer('english')
[(word, stemmer.stem(word)) for i, word in enumerate(parsed_text)
if word.lower() != stemmer.stem(parsed_text[i])][('Stemming', 'stem'), ('testing', 'test')]