Нормализацией текста называется приведение всех слов текста к словарной форме: к именительному падежу, единственному числу (если таковое есть) или инфинитиву для глаголов.
Нормализация нужна, например, для быстрого поиска слова в словарях, синтаксического и семантического разбора текста. Эта процедура особенно актуальна для языков грамматической группы как, например, русский или финский, у которых богатая морфология (сильные словоизменения в следствии грамматической вариативности).
Нормализация бывает как со снятием омонимии, так и без нее. (Омонимия – совпадение слов, семантические значения которых не связаны: например, слово «(в) коме» - нормализуется в два разных слова: «ком» и «кома», «начала» - глагол «начать» и существительное «начало», имя «Путине» (местный падеж) может иметь три формы «Путин», «Путина» и «путина», и т.д.). Снятие омонимии означает, что определенным алгоритмом выбирается одно слово из множества предлагаемых морфословарем.
Снятие омонимии – дело трудоемкое и дорогостоящее по времени и ресурсам. Поэтому ее не так часто используют в системах обработки текста, а обходятся «стеммингом» - приведением слова к нормальной форме по его окончанию. В таком случае выбор нормальной формы из множества происходит случайным образом.
Омонимия не столь редкое явление, как кажется. И иногда отсутствие процедуры снятия омонимии может серьезно испортить репутацию системы (например, достаточно частотное местоимение «мой» может нормализоваться в глагол «мыть», предлог "после" - в существительное "посла", а существительное, имя собственное «маша» - в глагол «махать»). В целом, практически каждое слово за исключением наречий и междометий может иметь тот или иной вид омонимии (лексическую, грамматическую, графическую), поэтому снятие омонимии – важный этап для качественной обработки текста.
Методы снятия омонимии различны. Основой большинства из них служит морфологический и частиречный анализ каждого слова с последующим наложением правил согласования и управления.

Особенностью данной системы является то, что в нем задействована вся последовательность лингвистической обработки текста:

• - текст разбивается на предложения;
• - определяются части речи всех слов текста (так называемый PoS-tagging - Part-of-Speech tagging);
• - находятся морфохарактеристики всех слов;
• - снимается омонимия;

Конечное качество определяется всеми этапами обработки и определяется как морфологическими словарями, так и статистическими моделями. Это позволяет достичь хороших результатов нормализации по соотношению скорость / качество.

Скорость обработки текста данной системой составляет порядка 350 кБайт/сек.