新词发现方法调研

一、苏神系列

• 【未登录词】

　　　　没有被收录在分词词表中但必须被切分出来的词， 包括各种专有名词（人名、地名、企业名、机构名等）、 缩写词、网络新词以及新增词汇等。（参考：张剑锋.规则和统计相结合的中文分词方法研究.[硕士学位论文].太原：山西大学，2008.）

• 【频数（Frequency）及概率（Probavility）】

　　　　一个文本片段在文本中出现的频率。文本片段出现的概率：eg.在24万字的数据中，“电影”一共出现了2774次，出现的 概率P（“电影”）约为2774/（24w-1）=0.01155；“院”字出现了4797次，出现的概率P（“院”）为4797/24w=0.01998。

• 【凝固度】

　　　　也叫做点间互信息（Pointwise Mutual Information）,表示一个文本片段的凝合程度，其中P(x)表示文本片段x在整个语料中出现的概率，因此凝固程度的计算公式为：

 

　　　　如果x和y的出现完全随机，那么PMI=1；如果x和y同时出现的概率，大于完全随机，那么PMI>1。PMI越大，说明这两个词经常出现在一起，意味着两个词的凝固程度越大，其组成一个新词的可能性也就越大。例如“电影院”三字可以由“电影”和“院”凝合或者“电”和“影院”凝合，Matrix67取其所有PMI最小值（去掉log）作为内部凝固度。

 

• 【信息熵（Information Entropy）】

　　　　反映知道一个事件的结果后平均会给你带来多大的信息量。若一个结果发生的概率为P，当你知道它确实发生了，你得到的信息量就被定义为-log(p)，因此P越小你得到的信息量就越大。

• 【自由度（Freedom）】

　　　　也叫做左右信息熵（Information Entropy），指文本片段的自由运用程度：左邻字信息熵和右邻字信息熵中的较小值。

 

　　　　例如“被子”，可以在前面加上一个字成为“进被子”、“盖被子”、“好被子”、“这被子”、“掀被子”等等，其左邻词的熵很大；但“辈子”搭配较为固定，除了“一辈子”、 “这辈子”、“上辈子”、“下辈子”，基本就不能加上其他字了，其左邻词的熵较小。文本的运用程度是判断文本片段是否成词的重要标志。如果一个文本片段能够成词，一定具有非常丰富的左邻字集合和右邻字集合，其成为一个独立的词的可能性也就越大。

• 【网络经验公式】

　　　　（30M文本，字母n表示n-gram即相关新词包含的字数）：词频>200，凝固度>10 ( n − 1 ) 10^{(n-1)}10 (n−1) ，自由度>1.5；词频>30, 凝固度>2 0 ( n − 1 ) 20^{(n-1)}20 (n−1)也能发现很多低频的词汇。

• 苏剑林. (Oct. 26, 2015). 《新词发现的信息熵方法与实现 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/3491

　　　　算法思想来源：Matrix67.com. (Oct. 26, 2015). 《互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘》[Blog Post]. Retrieved from http://www.matrix67.com/blog/archives/5044

　　　　算法流程：把语料文本视作一整个字符串，并对该字符串的所有后缀按字典序排序，在内存中存储这些后缀的前d+1个字或者只存储它们在语料中的起始位置提高效率，对文本进行字频和字数统计后，根据候选词语的最大字数min_sep生成所有可能的候选词，随后统计候选词频进行过滤，再计算凝固度，根据最小凝固度min_support进行过滤。接下来， 从头到尾扫描一遍算出各个候选词的频数和右邻字信息熵，将整个语料逆序后重新排列所有的后缀，再扫描一遍后统计出每个候选词的左邻字信息熵，从而进行自由度 计算并根据min_s过滤产生较大信息熵的候选词，最后输出排序并且长度大于n字的新词。

　　　　总结：采用频数、凝固度、自由度进行筛选，效率O(nlogn)。

　　　　参考Code1：https://github.com/fzibin/New_word_discovery，包含反作弊新词发现和短语提取。

　　　　参考Code2：https://github.com/actank/new_words_find，新词发现/未登录词识别。

• 苏剑林. (Aug. 18, 2016). 《【中文分词系列】 2. 基于切分的新词发现 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/3913

　　　　算法流程：由于文本片段的凝固度大于一定程度时，片段的可能成词，然后考虑自由度，那么如果文本片段的凝固度低于一定值，则该文本片段不成词，则可以进行分词。设a、b是语料中哄相邻两字，统计(a, b)成对出现的次数#(a, b)，继而估计它的频率P(a, b)，分别统计a，b出现的次数#a、#b，然后估计它们的频率P(a)、P(b),判断 P(a, b) / [P(a)*P(b)] < α（α是给定的大于1的阈值），则在语料中将这两个字断开，实施对原始语料初步的分词，完成分词后统计词频，根据词频进行筛选。（只用了频数和凝固度，去掉了计算量最大的自由度，计算凝固度时只需要计算二字片段的凝固度，但理论上能够得到任意长度的词语。但凝固度不高的词语在α太大时会导致切错。）

　　　　优缺点：速度快，但词很粗糙，只用了频数和凝固度，去掉了计算量最大的边界熵，计算凝固度时只需要计算二字片段的凝固度，但理论上能够得到任意长度的词语，但凝固度不高的词语在α太大时会导致切错。

• 苏剑林. (Sep. 12, 2016). 《【中文分词系列】 5. 基于语言模型的无监督分词 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/3956

　　　　总结：结合语言模型和贝叶斯概率，强大但受到viterbi等限制。

• 苏剑林. (Mar. 06, 2017). 《【中文分词系列】 7. 深度学习分词？只需一个词典！ 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/4245

　　　　总结：带词频的词表根据规则生成句子进行预标注作为训练数据，使用LSTM模型结合viterbi算法，通过动态规化来输出最后的结果。最终的模型在backoff2005的评测集上达到85%左右的准确率（backoff2005提供的score脚本算出的准确率）。

• 苏剑林. (Mar. 11, 2017). 《【中文分词系列】 8. 更好的新词发现算法 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/4256

　　　　代码：苏剑林. (Sep. 09, 2019). 《重新写了之前的新词发现算法：更快更好的新词发现 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/6920

　　　　Github地址：https://github.com/bojone/word-discovery

　　　　优化代码：https://github.com/Chuanyunux/Chinese-NewWordRecognition

　　　　Kenlm预训练及使用方法：https://github.com/mattzheng/py-kenlm-model

　　　　算法流程：

　　　　　　Step1.统计​，选取某个固定的n，统计2grams、3grams、…、ngrams，计算他们的内部凝固度，只保留高于某个阈值的片段，构成一个集合G；这一步，可以为2grams、3grams、…、ngrams设置不同的阈值，不一定要相同，因为字数越大，一般来说统计就越不充分，越有可能相同，所以字数越大，阈值要越高。

　　　　　　Step2.切分，​用上述grams对语料进行切分（粗糙的分词），并统计频率即统计分词结果，跟第一步的凝固度集合筛选没有交集，筛选出高频部分。切分的规则是，只要一个片段出现在前一步得到的集合G中，这个片段就不切分，比如“各项目”，只要“各项”和“项目”都在G中，这个时候就算“各项目”不在G中，那么“各项目”还是不切分，保留下来。

　　　　　　Step3.回溯​，例如因为“各项”和“项目”都出现在高凝固度的片段中，所以第二步中不会把“各项目”切开，但并不希望“各项目”成词，因为“各”跟“项目”的凝固度不高，所以通过回溯，把“各项目”移除。

• 苏剑林. (Apr. 10, 2019). 《分享一次专业领域词汇的无监督挖掘 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/6540

　　　　　　总结：电力专业领域词汇挖掘竞赛数据的无监督挖掘，主要与基准做对比得到差集再聚类后处理。

二、主要方法

1. 规则/概率/信息熵（如苏神基于分词的新词发现等）

　　　　　　1）TextRank关键词提取、关键短语提取、摘要提取：https://www.letiantian.me/2014-12-01-text-rank/，https://github.com/letiantian/TextRank4ZH。

　　　　　　2）TopWORDS（On the unsupervised analysis of domain-specific Chinese texts，Apriori+EM+动态规划得到词典排序结果）：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1622711692639477068&wfr=spider&for=pc，https://github.com/qf6101/topwords。

1. 序列标注/实体识别+规则（如苏神基于分词的新词发现）。
2. 候选词+分类器：基于SVM和特征相关性的微博新词发现研究_韩修龙.pdf、基于古汉语语料的新词发现方法。

三、工具

1. SmoothNLP：https://github.com/smoothnlp/SmoothNLP。
2. HarvestText：包括 底层 分词、文本清洗、实体链接、实体识别、新词发现、拼音纠错、别名识别， 上层任务：情感分析、文本摘要、事实抽取、问答。github 链接：https://github.com/blmoistawinde/HarvestText
3. jiagu自然语言处理工具：包含多种NLP下游任务，包括中文分词、词性标注、命名实体识别、知识图谱关系抽取、关键词提取、文本摘要、新词发现、情感分析、文本聚类：https://github.com/ownthink/Jiagu，可直接调包。
4. Transformer：

　　　　　　开天-新词，中文新词发现与校对工具：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94486848，https://github.com/DenseAI/kaitian-xinci ；

　　　　　　keras-transformer：https://github.com/kpot/keras-transformer ；https://github.com/GlassyWing/transformer-word-segmenter。

 　　5. 基于C++的新词发现，速度更快：https://github.com/Lapis-Hong/fast-xinci。

 　　6. 自行进行的尝试：https://github.com/XjCaoer/NWD