文本挖掘（一）—— 新词发现1

文本挖掘（一）—— 新词发现2

一、规则/概率/信息熵

1. 经典算法：采用凝固度和自由度和词频来进行新词筛选。

• 凝固度：字之间相关性，概率计算得到
• 自由度：一个足够独立的词应该会被应用在不同上下文中，采用左右信息熵计算得到
• 参考link，github 代码，github代码2 github代码3
• 搜资料中，看到比较多的是基于凝固度和自由度，以及在此之上进行改进的方法

1. TextRank 关键词提取、关键短语提取、摘要提取

• 参考 link， github代码

1. On the unsupervised analysis of domain-specific Chinese texts

• 方法：Apriori + EM + 动态规划 得到词典排序结果
• link

1. Improved New Word Detection Method Used in Tourism Field

• 方法：改进的EMI（enhanced mutual information）方法

  

• 优点： 文章提到，对名词和情感词识别较好，对于一些下游任务（舆情、词表示）有较大帮助

1. 基于分词的新词发现

• 参考link
• 含

  300w微信文章做新词发现的词库

• 方法： ngram + 粗切 + 回溯

序列标注/实体识别 + 规则 （基于分词的新词发现）

类似采用 CRF、 LSTM等进行序列标注任务，基于分词得到候选新词标记，在此基础上添加词频等规则过滤得到新词； 或者通过序列标注模型确定新词边界

1. 无监督深度学习方法

• link
• 原理：通过给定一个词频表格随机挑选词表中词语组合成“句子"，LSTM或CNN + 动态规划
• 优点： 无监督，自称效果很好； 缺点：需要词频词表，逻辑上是分词结果，需要进行后处理

候选词+分类器

1. 基于SVM和特征相关性的微博新词发现研究_韩修龙.pdf

• 候选词抽取：n-gram
• 分类： svm模型，特征：互信息、词频、信息熵、邻接词语类别、候选词长度， 再通过Pearson相关系数相关性分析，添加人工构造组合特征

  这里特征还是偏向于凝固度和自由度的相关特征，只是添加分类器在此基础上进行分类

1. 基于古汉语语料的新词发现方法

• 候选词抽取：改进的Apriori算法
• 分类：LSTM+CRF->句子切分概率序列，结合过滤规则过滤掉噪声词，从而得到真正的新词
• 缺点：针对的是古文，不知道实际效果，需要训练数据

已有工具

1. SmoothNLP

相关介绍

• 算法概述

  直接将文本按字符分割后拼接为候选词（文本按标点切分成句，然后提取每句话的2元组,3元组,…,k元组作为候选词）， 计算候选词得分（左右信息熵），结果可以选取top数目进行输出

• 代码示例

from smoothnlp.algorithm import phrase
file_name = 'xiaohongshu_homecleaning_for_guoshuang_2.txt'
corpus = open(file_name, 'r', encoding='utf-8')
new_phrases =phrase.phrase_extraction.extract_phrase(corpus, chunk_size=10000, max_n=3)
print(new_phrases)

           

看到了一篇腾讯识别行话/黑话的文章 link

介绍下整体思路：

1. 新词发现 （采用了传统的自由度+凝固度方法）

   信息熵计算自由度，左右互信息计算凝固度，两者结合给候选词打分（候选词通过n-gram选取）

   将得到的词加入到分词器词典中，计算每个词的词向量，计算新词和种子黑词之间相似度

2. 一词多义问题

   采用ELMo，动态生成每个词的词嵌入

   第一阶段：新词发现及分词并训练w2v词向量，训练模型

   第二阶段：得到语料的ELMo embedding

（这块没看太懂）

• 需要较大语料

苏剑林新词发现

link

《新词发现的信息熵方法与实现》

《【中文分词系列】 2. 基于切分的新词发现》

《【中文分词系列】 5. 基于语言模型的无监督分词》

《【中文分词系列】 7. 深度学习分词？只需一个词典！》

《【中文分词系列】 8. 更好的新词发现算法》

《分享一次专业领域词汇的无监督挖掘》

最后一篇领域新词发现跑通，有一定效果，不过对文本及基础语料依赖较大，不同基础语料效果有波动，且训练时间较长，放弃

其他新词发现方法未尝试。

其它

另发现几篇csdn介绍，感觉比较有意思：

1. https://www.sohu.com/a/298341468_787107 效果看起来还不错，不过没看到核心代码（可能是我看漏了），未来及尝试
2. https://blog.csdn.net/weixin_43378396/article/details/103848628 新词发现理论介绍，基于分词、基于规则、基于统计

3. 另外，列一下尝试过的一些相关关键词抽取算法：tfidf、textrank、n-gram、LDA、LSI、苏剑林领域新词发现、基于LTP依存句法的新词发现。 抽取关键词之后计算关键词之间相似度进行过滤。并进行进一步聚类，将相似的词聚到一起。（聚类逻辑类似KMeans，但是有改进，具体参考link ）聚类之后的结果类进行idf过滤。以此得到准确率较高的结果。

   新词发现可以根据不同时间段抽取结果求差集得到。

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