不行哦，NLTK的WordNetLemmatizer完全依赖英语，没办法直接用这套命令序列处理其他语言的文本。

原因很简单：它背后依赖的WordNet本身就是一个英语的语义词典，所有的词形还原逻辑都是基于英语的词汇规则（比如复数变化、不规则变形）设计的。你给出的英语例子能正常工作，是因为这些词都在WordNet的语料覆盖范围内，工具能识别它们的词形变化模式。

如果换成其他语言的词汇，比如法语的chiens（狗的复数形式），用同样的代码处理：

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
wnl = WordNetLemmatizer()
print(wnl.lemmatize('chiens'))

结果只会原样返回chiens——因为它完全不理解法语的词形规则。

如果需要处理其他语言的文本，你得找对应语言的专用工具：比如NLTK里的SnowballStemmer支持多种语言（西班牙语、法语、德语等），或者使用其他专门针对目标语言的lemmatizer库。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dada