词汇挖掘和新词发现

最新推荐文章于 2022-08-17 00:31:41 发布
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参考链接：
《互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘》
python简单实现新词发现
实现的模块主要分为四个部分：
从文章中提取所有可能出现的候选词。
计算每一个词的聚合度。
计算每一个词的左临熵和右临熵，即:自由度。
通过聚合度和左右临熵的分值组合来对一个候选词进行打分。

下面苏神的改进方案：使得新词发现的计算量大大降低
【中文分词系列】 2. 基于切分的新词发现
基于今日头条开源数据的文本挖掘
分享一次专业领域词汇的无监督挖掘(电力)
从文本中自动提取关键词和摘要

NLP-新词发现和TF-IDF
优快云_l_i_u的博客
09-25 1561
词是最小的独立意义单位，它们是构成语言的基本元素。词可以单独出现，也可以与其他词共同出现以构成更复杂的意义。通俗的理解为字与字之间的固定搭配，两个字放在一起共同表示一个特定的含义，这样就可以称为一个词在数学角度看词的内部应该是稳固的内部凝固度：简单理解为AB这个词A与B这两个字几乎不与其他字共同出现，只跟彼此共同出现可以认为这个词比较稳定。例如饕餮这两个字基本上是同时出现的。
文本挖掘（一）—— 新词发现2
08-20 2102
苏剑林新词发现 https://spaces.ac.cn/archives/6920 进一步解读 基于词典分词 原理：基于词典和AC自动机的快速分词 优缺点： 便于维护，容易适应领域 《新词发现的信息熵方法与实现》 算法介绍：https://spaces.ac.cn/archives/3491 原理：频数、凝固度、自由度； 《【中文分词系列】 2. 基于切分的新词发现》 算法介绍：https://spaces.ac.cn/archives/3913 原理：如果片段的凝固度低于一定程度时，这个片段
挖掘新词
favomj的博客
02-26 486
理论：http://www.matrix67.com/blog/archives/5044代码参考：https://github.com/yanghanxy/New-Word-Detectionimport codecs import re import pandas as pd import math class WordInfo(object): def __init__(self,...
新词发现方法
01-14
不错的新词发现方法，利用了pat-array, 倒排索引
新词发现
JohnSon
01-21 2541
4.8  新词发现 词典中没有的，但是结合紧密的字或词有可能组成一个新词。 比如："水立方"如果不在词典中，可能会切分成两个词"水"和"立方"。如果在一篇文档中"水"和"立方"结合紧密，则"水立方"可能是一个新词。可以用信息熵来度量两个词的结合紧密程度。信息熵的一般公式是：   如果Ｘ和Ｙ的出现相互独立，则P(Ｘ,Ｙ)的值和P(Ｘ)P(Ｙ)的值相等，I(Ｘ
论文研究-基于数据挖掘的新词发现.pdf
07-22
这篇论文研究的主题是基于数据挖掘技术的新词发现方法，特别是为专门的搜索领域建立一个专业词汇库。文中介绍了一种基于主题式搜索引擎的新关键词挖掘方法，并详细描述了通过关联规则挖掘来扩展专业词汇库的过程。 ...
java使用Nagao算法实现新词发现、热门词的挖掘
09-03
Nagao算法是一种在中文文本处理中常用的算法，用于实现新词发现和热门词的挖掘。新词发现是指在大量的文本数据中发现之前未被记录或不常见的词语，而热门词挖掘则是指从当前数据中找出频繁出现并受到广泛关注的词汇...
word-discovery:速度更快、效果更好的中文新词发现
05-23
速度更快、效果更好的中文新词发现 复现了之前的中的新词发现算法。 算法细节： 复现细节： 实测 在经过充分训练的情况下，用bakeoff2005的pku语料进行测试，能得到0.765的F1，优于ICLR 2019的的0.731 （注：这里是为了给效果提供一个直观感知，比较可能是不公平的，因为我不确定这篇论文中的训练集用了哪些语料。但我感觉在相同时间内本文算法会优于论文的算法，因为直觉论文的算法训练起来会很慢。作者也没有开源，所以有不少不确定之处，如有错谬，请读者指正。） 使用 使用前务必通过 chmod +x count_ngrams 赋予count_ngrams可执行权限，然后修改word_discovery.py适配自己的数据，最后执行 python word_discovery.py 更新 2019.12.04: 兼容python3，在python2.7和python3.5下测试通过
领域自适应文本挖掘工具（新词发现、情感分析、实体链接等），基于少量种子词和背景知识
11-03
总的来说，领域自适应文本挖掘工具结合新词发现、情感分析和实体链接，为用户提供了强大的文本洞察力，有助于他们在特定领域内做出数据驱动的决策。而399.HarvestText__blmoistawinde作为这样一个工具的组成部分，其...
新词发现源代码
古月哲亭
06-28 491
Skip to content Search or jump to… Pull requests Issues Marketplace Explore @ht281358490 blmoistawinde / HarvestText 40 1.1k 198 Code Issues 10 Pull requests Actions Projects Wiki Security Insights HarvestText/harvesttext/word_discover.py / @blmoist
新词发现-helloNLP
weixin_40650252的博客
07-28 1174
1、背景 对于直接进行分词来说，只能获取比较常见的英文单词，为了更好地理解用户搜索需求，我们需要利用用户的搜索数据来挖掘用户相关新词、 短语。 数据支撑：query库 预计产出：新词短语 2、技术调研 2.1 数据源处理、分词 分词就是为了削弱相关性，降低对词序的依赖。但是有些词之间是存在依赖关系的，新词发现就是为了挖掘出聚有强依赖关系的词语。 2.2 基于凝聚度和左右熵计算自由度的新词发现 https://github.co...
文本挖掘（一）—— 新词发现1
07-10 3505
一、规则/概率/信息熵 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 TextRank 关键词提取、关键短语提取、摘要提取 参考 link， github代码 On the unsupervised analysis of do
新词的发现方法
weixin_42534168的博客
04-14 562
0 新词识别的任务 候选新词的提取 由于中文是由单个语素无间隔的组合形成，理论上来说，任意语素之间都有结合形成一个词或单语素成词的可能，因此词语边界的确定就成为一个问题，当然这也是需要中文分词的原因。 候选新词的过滤 对于候选新词，用什么标准判断这是一个符合条件的词，即是候选字符串必须是“新”的且能称为一个“词” 新词的词性猜测 1 基于规则的新词识别 基于规则的方法一般通过语言专家根据构词学原理、配合语义信息或词性信息来构造模板，然后匹配新词。 优点：准确率高, 针对性强, 缺点：手工编写
新词发现&判断一个词是否为词
orangerfun的博客
08-17 1087
新词发现
新词发现初研究
happylobster
01-05 5787
60％的分词错误是由新词导致的 一、新词的概念   目前，在中文分词领域出现了新词（New Words）和未登录词(Unknown Words)两种概念。很多研究者并没有对未登录词和新词加以区别，认为它们是一样的[12][13]。通常，未登录词被定义为未在词典中出现的词[3][4][5]。(Chen,1997)通过对一个规模为300万词汇的语料统计，将未登录词分为五种类别，包括     (a
Java实现Nagao算法：新词发现与热门词挖掘
本文将详细介绍如何使用Java实现Nagao算法来执行新词发现和热门词挖掘。Nagao算法是一种高效的方法，用于统计文本中所有子字符串的出现频率，这对于理解和识别文本中的潜在词汇结构至关重要。 Nagao算法的核心在于...
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