就比方说，假设词典是给“傻瓜式”的五岁小孩子或者八十五岁老爷子用的，他啥也不懂，遇到一个单词：
apples
他只知道将整个单词所有字母都往词典里边复制粘贴。可问题是，高级词典也并不一定完全收录一切规则名词复数、规则动词时态等等词形变化，查“apples”，臣妾做不到啊！
——怎么破？
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我不是很懂具体怎么做的，我只是大致知道。可能是依靠词典软件的计算，或者某种形式的词形还原词典，可以先自动得出 apples 的原形，然后再查原形，这个不是很难。我感觉欧路词典在找不到某个词时，一般是尽量推荐你一它认为最接近的词。但这也不一定，因为 apples 是 apple 的复数，有些词典可能有 apples 词头，并说明这是 apple 的复数形式。
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请教smiling1384：具体是什么词典会带有类似“apples”这样的“傻瓜式”完整词头？我想要一份用来作目录。非常感谢！
没必要啊，你看我查 apples 查不到，但可以返回 apple 这个查询结果。一般用规则就可以还原，不规则的本来就应该做为词头收录。
不仅仅是-s，复杂一点的，比方说，-ly变成-lies之类。还有，不一定用欧路，需要“傻瓜式”适用到一切应用场合。故而想啊：面对“傻瓜”，便去寻求同样“傻瓜”的完整列表，一了百了，而不必求助于相当复杂的词形还原算法。
我猜没有适用一切的方法。即使是简单的用列表还原，也不可能100%正确的还原出原始词形，因为可能有两个不同词的变化形式相同，你没办法自动还原的。再例如， V+ing （, V+ed） 既可以看成动词的分词形式，又有可能做为名词词性，同时还可能发展为形容词，第1种可以还原为动词，后两种都不能错误地还原为动词原形。
非常感谢First_Last的指点！
另，我好奇地搜了一下：
English Morphology
结果找到了异常复杂的C代码，看得云里雾里的：
虽然看不懂，不过虚荣心这下子得到了满足。
那也是极好的，哈哈哈哈。
首先得有vocabulary_full_families,或者e_lemma.txt,或大神的84397_skywind__BNC_lemma.en
把所有的派生词集合针对原词头检测重复一遍
没有的添加新词头如,
</>
apples
@link=apple
</>
词头数基本快翻倍了
这个问题的正确解决不是取单词的 stem，而是 lemmatization，而且一般是基于规则进行，而不是词表。同时，正确的 lemmatization 又依赖于该词在句的词性 (part of speech)。用户在查单词时，输入的是孤立的单词，所以无法得到完全准确的 lemmatization。
最后结论就是，查单词的人，不能完全不懂英语，而是懂的越多越会查。这和我们的常识相一致。
GoldenDict使用的构词法词典（Morphology Dictionary）不是用来查找原形的，它提供的是拼写建议。查找原形必须使用单词表跳转。
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寧濫毋缺的話，用84497源詞的skywind3000/lemma.en匹配（部分單複數或者變形是錯的，又或者硬造了一個不存在的英文詞。
）。
寧缺毋濫的話，用26061源詞的michmech/lemmatization-lists/master/lemmatization-en.txt
要像smiling1384說的基於規則的話，可以看下LemmInflect。基於規則，你要先從釋義提取出單詞的詞性，然後轉換，但不可避免，部分單詞的變形也會有問題。
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制作原形单词表，还可以参考spaCy的，数据来源是WordNet：
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