Lemmatization and stemmingLemmatisation et racinisation

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Lemmas and stems

Two normalizations normalizationnormalisation NLPTAL The processing that reduces the variation in a text that is irrelevant to a task, for instance by putting every word in lowercase, removing accents, unifying quotation marks or grouping the forms of a word, so that fewer distinct forms remain to count or to match.Traitement qui réduit la variation d'un texte sans rapport avec la tâche, par exemple en mettant tous les mots en minuscules, en supprimant les accents, en unifiant les guillemets ou en regroupant les formes d'un mot, de sorte qu'il reste moins de formes distinctes à compter ou à apparier. group the inflected forms of a word: lemmatization and stemming.

LemmatizationStemming
ResultA dictionary form: va, allons, allait become allerWhat is left once the ending is cut, often not a word: chercher, cherches become cherch
What it needsA dictionary or a model of the language, often the word’s tagA list of endings to cut, for one language
ErrorsMostly on forms with two possible lemmasMany, in both directions (Jurafsky & Martin, 2024)
Lemmatization and stemming compared.

Figure 3figure 3 shows both on nine French forms, with the stems the Snowball stemmer for French produces.The stems are the output of the Snowball stemmer for French (snowballstem.org), run on 6 October 2026.

Nine French forms in three groups, each with its lemma and its stem. livre and livres have the lemma livre and livrer the lemma livrer, but all three get the stem livr, marked as two words merged. chercher, cherches and cherchent all have the lemma chercher; chercher and cherches get the stem cherch, but cherchent stays cherchent, marked as one word split. va, allons and allait all have the lemma aller, but their stems are va, allon and allait, marked as one word split three ways.
Figure 3. Lemmas and stems for the same forms. The lemmatizer groups each word's forms; the stemmer merges two words and splits two others.

Stemming errors

A stemmer works on letters alone. It has no dictionary and no information about grammatical class, so nothing in its rules can tell that livre and livrer are two words, or that cherchent belongs with chercher. Writing its rules is a balance between two errors (Jurafsky & Martin, 2024):

  • Over-stemming: a rule applied too widely merges words that should stay apart, as livre and livrer under livr.
  • Under-stemming: a rule applied too narrowly, or left out, splits forms that belong together, as cherchent and chercher.

Applying a rule more widely removes some under-stemming and adds over-stemming, so every rule is a judgement about which does more harm.

Two endings, two decisions

In French, -ent ends the third person plural of the present and -ant the present participle, so removing them would bring more of a verb’s forms together. Both endings also end many other words, and the Snowball stemmer treats the two differently.

EndingRuleWhat it gainsWhat it costs
-entNever removed on its ownaccident, moment, parent, souvent stay wholecherchent stays apart from chercher: under-stemming
-antRemovedcherchant joins chercher under cherchrestaurant joins restaurer under restaur, important joins importer under import: over-stemming
Two verb endings in the Snowball stemmer for French.

The stemmer’s documentation explains the first decision: removing -ent or -ons would cause “unacceptable overstemming”, as in accident and garçons.Snowball, French stemming algorithm (snowballstem.org), read 6 October 2026; the stems in the table were produced with it the same day. That is also why allons only becomes allon: a later rule deletes the final s, and the -on stays.

Lemmatization and tagging

A form can belong to two lemmas: livre is its own lemma as a noun (un livre) and a form of livrer as a verb (il livre), as saw is a form of see as a verb and its own lemma as a noun (Manning et al., 2008). Figure 4figure 4 shows two such forms.

Four short French phrases with the tag and lemma of the form in bold. un livre: NOUN, lemma livre. il livre: VERB, lemma livrer. For these two, the lemma is chosen by the tag: NOUN gives livre, VERB gives livrer. mon fils: NOUN, lemma fils. des fils électriques: NOUN, lemma fil. For these two, the lemma is chosen by the rest of the sentence: both are NOUN, so the tag cannot choose.
Figure 4. The same written form with two lemmas. For livre the tag is enough to choose the lemma; for fils only the rest of the sentence can.

Tag and lemma are linked in three ways:

Written in English. The French version was automatically generated and I have not revised it. Rédigé en anglais. La version française a été générée automatiquement et je ne l'ai pas révisée. Updated 6 October 2026

Lemmes et racines

Deux normalisations normalizationnormalisation NLPTAL The processing that reduces the variation in a text that is irrelevant to a task, for instance by putting every word in lowercase, removing accents, unifying quotation marks or grouping the forms of a word, so that fewer distinct forms remain to count or to match.Traitement qui réduit la variation d'un texte sans rapport avec la tâche, par exemple en mettant tous les mots en minuscules, en supprimant les accents, en unifiant les guillemets ou en regroupant les formes d'un mot, de sorte qu'il reste moins de formes distinctes à compter ou à apparier. regroupent les formes fléchies d’un mot : la lemmatisation et la racinisation.

LemmatisationRacinisation
RésultatUne forme de dictionnaire : va, allons, allait deviennent allerCe qui reste une fois la terminaison coupée, souvent pas un mot : chercher, cherches deviennent cherch
Ce dont elle a besoinUn dictionnaire ou un modèle de la langue, souvent l’étiquette du motUne liste de terminaisons à couper, pour une langue donnée
ErreursSurtout sur les formes qui ont deux lemmes possiblesNombreuses, dans les deux sens (Jurafsky & Martin, 2024)
La lemmatisation et la racinisation comparées.

La Figure 3figure 3 montre les deux sur neuf formes françaises, avec les racines que produit le raciniseur Snowball pour le français.Les racines sont celles que produit le raciniseur Snowball pour le français (snowballstem.org), exécuté le 6 octobre 2026.

Neuf formes françaises en trois groupes, chacune avec son lemme et sa racine. livre et livres ont le lemme livre, et livrer le lemme livrer, mais les trois reçoivent la racine livr, signalée comme deux mots fusionnés. chercher, cherches et cherchent ont tous le lemme chercher ; chercher et cherches reçoivent la racine cherch, mais cherchent reste cherchent, signalé comme un mot scindé. va, allons et allait ont tous le lemme aller, mais leurs racines sont va, allon et allait, signalées comme un mot scindé en trois.
Figure 3. Lemmes et racines pour les mêmes formes. Le lemmatiseur regroupe les formes de chaque mot ; le raciniseur fusionne deux mots et en scinde deux autres.

Les erreurs de racinisation

Un raciniseur ne travaille que sur les lettres. Il n’a ni dictionnaire ni information sur la classe grammaticale, si bien que rien dans ses règles ne permet de savoir que livre et livrer sont deux mots, ou que cherchent va avec chercher. Écrire ses règles revient à trouver un équilibre entre deux erreurs (Jurafsky & Martin, 2024) :

  • La racinisation excessive : une règle appliquée trop largement fusionne des mots qui devraient rester distincts, comme livre et livrer sous livr.
  • La racinisation insuffisante : une règle appliquée trop étroitement, ou absente, sépare des formes qui vont ensemble, comme cherchent et chercher.

Appliquer une règle plus largement réduit la racinisation insuffisante et augmente la racinisation excessive : chaque règle repose donc sur un jugement, celui de l’erreur qui fait le plus de tort.

Deux terminaisons, deux décisions

En français, -ent termine la troisième personne du pluriel du présent et -ant le participe présent : les supprimer rapprocherait davantage de formes d’un même verbe. Mais ces deux terminaisons terminent aussi beaucoup d’autres mots, et le raciniseur Snowball les traite différemment.

TerminaisonRègleCe qu’on y gagneCe qu’on y perd
-entJamais supprimée seuleaccident, moment, parent, souvent restent entierscherchent reste séparé de chercher : racinisation insuffisante
-antSuppriméecherchant rejoint chercher sous cherchrestaurant rejoint restaurer sous restaur, important rejoint importer sous import : racinisation excessive
Deux terminaisons verbales dans le raciniseur Snowball pour le français.

La documentation du raciniseur explique la première décision : supprimer -ent ou -ons entraînerait « unacceptable overstemming » [ma traduction : « une racinisation excessive inacceptable »], comme dans accident et garçons.Snowball, algorithme de racinisation pour le français (snowballstem.org), consulté le 6 octobre 2026 ; les racines du tableau ont été produites avec lui le même jour. C’est aussi pourquoi allons ne devient que allon : une règle appliquée plus tard supprime le s final, et le -on reste.

Lemmatisation et étiquetage

Une forme peut appartenir à deux lemmes : livre est son propre lemme comme nom (un livre) et une forme de livrer comme verbe (il livre), de même que saw est une forme de see comme verbe et son propre lemme comme nom (Manning et al., 2008). La Figure 4figure 4 montre deux formes de ce genre.

Quatre courtes expressions françaises, avec l'étiquette et le lemme de la forme en gras. un livre : NOUN, lemme livre. il livre : VERB, lemme livrer. Pour ces deux-là, le lemme est choisi par l'étiquette : NOUN donne livre, VERB donne livrer. mon fils : NOUN, lemme fils. des fils électriques : NOUN, lemme fil. Pour ces deux-là, le lemme est choisi par le reste de la phrase : les deux sont NOUN, l'étiquette ne tranche donc pas.
Figure 4. La même forme écrite avec deux lemmes. Pour livre, l'étiquette suffit à choisir le lemme ; pour fils, seul le reste de la phrase le peut.

L’étiquette et le lemme sont liés de trois façons :

Written in English. The French version was automatically generated and I have not revised it. Rédigé en anglais. La version française a été générée automatiquement et je ne l'ai pas révisée. Mise à jour 6 octobre 2026

Sources

  • Bergmanis, T., & Goldwater, S. (2018). Context Sensitive Neural Lemmatization with Lematus. Proceedings of the 2018 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long Papers), 1391–1400. https://aclanthology.org/N18-1126/
  • Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2024). Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition with Language Models. Online draft of 20 August 2024, 3rd edition. https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ed3bookaug20_2024.pdf
  • Kondratyuk, D., Gavenčiak, T., Straka, M., & Hajič, J. (2018). LemmaTag: Jointly Tagging and Lemmatizing for Morphologically Rich Languages with BRNNs. Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 4921–4928. https://aclanthology.org/D18-1532/
  • Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press. https://nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval-book.html
  • Müller, T., Cotterell, R., Fraser, A., & Schütze, H. (2015). Joint Lemmatization and Morphological Tagging with Lemming. Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2268–2274. https://aclanthology.org/D15-1272/

Sources

  • Bergmanis, T., & Goldwater, S. (2018). Context Sensitive Neural Lemmatization with Lematus. Proceedings of the 2018 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long Papers), 1391–1400. https://aclanthology.org/N18-1126/
  • Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2024). Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition with Language Models. Online draft of 20 août 2024, 3rd edition. https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ed3bookaug20_2024.pdf
  • Kondratyuk, D., Gavenčiak, T., Straka, M., & Hajič, J. (2018). LemmaTag: Jointly Tagging and Lemmatizing for Morphologically Rich Languages with BRNNs. Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 4921–4928. https://aclanthology.org/D18-1532/
  • Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press. https://nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval-book.html
  • Müller, T., Cotterell, R., Fraser, A., & Schütze, H. (2015). Joint Lemmatization and Morphological Tagging with Lemming. Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2268–2274. https://aclanthology.org/D15-1272/

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