有没有办法在python nltk中反转stem？

我有一个 NLTK/python 中的词干列表，并且想要获取创建该词干的可能单词。

有没有办法在Python中获取词干并获取词干的单词列表？

据我所知，答案是否定的，并且根据词干分析器的不同，可能很难进行详尽的搜索来恢复词干规则的效果，并且无论以什么标准来看，结果都大多是无效的单词。例如，对于波特词干分析器：

from nltk.stem.porter import *
stemmer = PorterStemmer()
stemmer.stem('grabfuled')
# results in "grab" 

因此，反向函数将生成“grabfuled”作为有效单词之一，因为“-ed”和“-ful”后缀在词干提取过程中被连续删除。 但是，给定一个有效的词典，您可以执行以下与词干提取方法无关的操作：

from nltk.stem.porter import *
from collections import defaultdict

vocab = set(['grab', 'grabbing', 'grabbed', 'run', 'running', 'eat'])

# Here porter stemmer, but can be any other stemmer too
stemmer = PorterStemmer()

d = defaultdict(set)
for v in vocab:
    d[stemmer.stem(v)].add(v)  

print(d)
# defaultdict(<class 'set'>, {'grab': {'grab', 'grabbing', 'grabbed'}, 'eat': {'eat'}, 'run': {'run', 'running'}})

现在我们有了一个字典，可以将词干映射到可以生成词干的有效单词。对于任何词干，我们可以执行以下操作：

print(d['grab'])
# {'grab', 'grabbed', 'grabbing'}

为了构建词汇表，您可以标记语料库或使用nltk内置英语单词词典 https://stackoverflow.com/questions/28339622/is-there-a-corpora-of-english-words-in-nltk.