要编写自己的词干提取器进行词干提取，你可以使用基于规则的方法或基于机器学习的方法。下面是一个基于规则的示例代码：

# 定义规则列表
rules = [('s', ''), ('ed', ''), ('ing', '')]

# 定义词干提取函数
def stem(word):
    for rule in rules:
        suffix = rule[0]
        if word.endswith(suffix):
            return word[:-len(suffix)] + rule[1]
    return word

# 测试
words = ['running', 'played', 'cats']
for word in words:
    print(stem(word))

这个示例代码中，我们定义了一个规则列表，包含了一些常见的词缀和对应的替换规则。然后我们定义了一个词干提取函数stem，它会遍历规则列表，找到匹配的词缀并进行替换。如果没有匹配到任何规则，则返回原始单词。最后，我们对一些单词进行了测试，并打印出提取后的词干。

请注意，这只是一个简单的示例，实际上词干提取是一个复杂的任务，需要考虑更多的规则和特殊情况。如果你想要更准确和强大的词干提取器，可以考虑使用已经存在的开源工具，如NLTK、SpaCy或Stemming库。