机器翻译过程中进行词形还原（Lemmatization）是一项重要的预处理步骤，尤其是在处理源语言和目标语言均为形态丰富的自然语言时（例如英语、俄语或德语等）。词形还原的目的在于将单词统一化为它们的基础形式或词元（Lemma），这样可以减少词汇表的大小并提高模型对不同形态变化的词汇的一致处理能力。
在机器翻译中，词形还原可以帮助翻译系统更好地理解句子的语义核心，因为不同的时态、单复数形式或者词性变化会通过词形还原归结到同一个基本词汇上。例如，将“running”、“ran”和“run”都还原为“run”，或将“cats”、“cat”还原为“cat”。
词形还原与词干提取（Stemming）不同之处在于：
- 词形还原更加精确，它依赖于语言学的知识库（如WordNet）以及上下文的词性信息，力求还原出词汇的标准形态。
- 词干提取则是较为粗略地去掉词尾以达到简化的目的，但可能不会产生实际存在的单词（如“loved”可能会被简单地切分成“lov”）。
在实际的机器翻译系统中，是否使用词形还原以及如何实施，取决于具体的应用场景和翻译模型的设计，有时候也会结合其他预处理技术和深度学习方法来共同优化翻译质量。
