词干提取和词形还原都是将单词简化为其基本形式的技术，但它们的工作方式不同，用途也不同。 词干提取应用启发式规则来切断单词的结尾，旨在近似于词根形式。 例如，“running”变为“run”，而“cats”变为“cat”。 但是，词干提取并不总是产生有效的单词——例如将“jumped”简化为“jump”（正确）与将“jumper”简化为“jump”（如果“jumper”指的是服装则不正确）。 相比之下，词形还原使用字典和语言分析来根据单词的上下文和词性 (POS) 返回单词的基本形式（词元）。 例如，“better”变为“good”，而“feet”变为“foot”。 这使得词形还原更加准确，但计算量更大。
关键的区别在于它们处理单词简化的方法。 词干提取依赖于基于规则的算法，如 Porter 或 Snowball 词干提取器，它们应用固定的模式（例如，删除“-ing”或“-s”）。 虽然速度很快，但这些规则可能会导致错误。 例如，使用激进的规则，“caring”可能会被提取为“car”，而词形还原则会正确地将其简化为“care”。 词形还原需要词性标注来确定单词在句子中的作用（例如，“saw”作为名词与动词），并引用 WordNet 等词汇数据库来查找有效的词元。 这使得词形还原具有上下文感知能力，但由于涉及额外的步骤，因此速度较慢。 开发人员通常使用词干提取来提高搜索索引等任务的速度，其中可以容忍较小的错误，而词形还原则更适用于需要精确的任务，如聊天机器人或情感分析。
两者之间的选择取决于应用程序的需求。 词干提取非常适合优先考虑速度和资源效率的场景，例如处理大型数据集或实时搜索查询。 例如，搜索引擎可能会将“running”提取为“run”以匹配包含“runs”或“ran”的文档。 词形还原适合准确性会影响结果的应用程序，例如语言生成或语法工具。 如果系统需要区分“desert”（名词）和“desert”（动词，意思是抛弃），则词形还原可确保正确的解释。 开发人员应该权衡利弊：词干提取提供简单性和速度，而词形还原以计算开销为代价提供语言正确性。