词形还原（Lemmatization）是文本预处理中的重要部分，与词干提取（stemming）很相似。
  简单说来，词形还原就是去掉单词的词缀，提取单词的主干部分，通常提取后的单词会是字典中的单词，不同于词干提取（stemming），提取后的单词不一定会出现在单词中。比如，单词“cars”词形还原后的单词为“car”，单词“ate”词形还原后的单词为“eat”。
  在Python的nltk模块中，使用WordNet为我们提供了稳健的词形还原的函数。如以下示例Python代码：

from nltk.stem import WordNetLemmatizer

wnl = WordNetLemmatizer()
# lemmatize nouns
print(wnl.lemmatize('cars', 'n'))
print(wnl.lemmatize('men', 'n'))

# lemmatize verbs
print(wnl.lemmatize('running', 'v'))
print(wnl.lemmatize('ate', 'v'))

# lemmatize adjectives
print(wnl.lemmatize('saddest', 'a'))
print(wnl.lemmatize('fancier', 'a'))

输出结果如下：

car
men
run
eat
sad