向阳争渡
向阳争渡

N-gram 新词发现总结

jieba与N-gram结合进行新词发现

  • 使用jieba作为基础分词组件
  • 针对新的文本，利用信息熵进行新词发现
  • 使用字典树存储单词和统计词频
  • 取TopN作为新词

此方法主要依托互信息和左右信息熵

互信息表示的是两个词的凝聚力，或者说是两个词在一起表示一个可被接收的常用词的概率

左右熵：表示预选词的自由程度，或者说可与其他词搭配组成新词的概率越高，其也就更可能是一个单独的词

左右熵=min(左熵，右熵)

代码实现可参考：https://github.com/zhanzecheng/Chinese_segment_augment

 

 

补充：

jieba并行分词，采用Python自带的multiprocessing模块，在Windows下不适用

# 开启并行分词模式，参数为并发执行的进程数
jieba.enable_parallel(5)

santi_words = [x for x in jieba.cut(santi_text) if len(x) >= 2]

# 关闭并行分词模式
jieba.disable_parallel()

 

 

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