Em que circunstância a lematização não é uma etapa aconselhável ao trabalhar com dados de texto?

Desconsiderando possíveis restrições computacionais, existem aplicações gerais em que a lematização seria uma etapa contraproducente ao analisar dados de texto?

Por exemplo, a lematização seria algo que não é feito ao criar um modelo com reconhecimento de contexto?

Para referência, lematização por dictinory.com é o ato de agrupar as formas flexionadas de (uma palavra) para análise como um único item.

Por exemplo, a palavra 'cozinhar' é o lema da palavra 'cozinhar'. O ato de lematizar é, por exemplo, substituir a palavra cozinhar por cozinhar depois que você tiver simbolizado seus dados de texto. Além disso, a palavra 'pior' tem 'ruim' como lema e, como no exemplo anterior, a substituição da palavra 'pior' por 'ruim' é a ação da lematização.

Tarefas da PNL que seriam prejudicadas pela lematização:

1) Classificação tensa

      sentence        |  tense
------------------------------------
He cooked a nice meal |  past
He cooks a nice meal  |  present

A sequência de caracteres no final dos verbos pode ajudar nessa tarefa. Os verbos cozinhados e cozinheiros diferem nos últimos caracteres ed e s, respectivamente .

Com a lematização, essas informações são perdidas. Ambos os verbos tornam-se cozinheiro , fazendo com que ambas as frases pareçam (neste caso) no tempo presente.

2) Identificação do autor

Dado

• um conjunto de documentos escritos pelo autor ,$\mathcal{P}$$a$
• um conjunto de documentos escritos pelo autor ,$\mathcal{Q}$$b$
• um conjunto de documentos escritos pelo autor ou ,$\mathcal{S}$$a$$b$

classifique se um documento foi escrito pelo autor ou .$s\in\mathcal{S}$$a$$b$

Uma maneira de conseguir isso é observando o histograma de palavras presentes em $s$ e compará-lo com documentos de $\mathcal{P}$ e $\mathcal{Q}$ e selecione o mais semelhante.

Isso funciona porque diferentes autores usam determinadas palavras com diferentes frequências. No entanto, ao usar a lematização, você distorce essas frequências, prejudicando o desempenho do seu modelo.