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news 2025/8/1 23:07:58

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一、背景

网络领域的新词发现（挖掘）是一个非常重要的nlp课题。在处理文本对象时，非常关键的问题在于“切词”这个环节，几乎所有的后续结果都依赖第一步的切词。因此切词的准确性在很大程度上影响着后续的处理，切词结果的不同，也就影响了特征的提取，跟数据挖掘一样，特征提取的好坏特别重要，不论用什么算法，特征好数据好结果才会好。

目前很多的切词模块可以处理大部分的通用语料，然而有两类文本集仍然处理的不是很好，就是：

（1）网络文档

（2）领域文档

这两类文本的特点在于包含大量新词，一般词典的涵盖程度比较低。对于领域文档，各领域的专家可以人工构建知识本体，拓展已有词库的不健全。

二、判断新词的核心指标

（1）成词标准1：词语的内部凝聚程度要足够高（凝聚度要高）

凝聚程度用以衡量相邻字组合成词语的程度，可以用点间互信息衡量(pointwise mutual information)。

$PMI(x, y) = log_2\frac{p(x,y)}{p(x)*p(y)}$

当 x, y 相互独立时，x 跟 y 不相关，则 p(x , y) = p(x)*p(y), PMI = 0。PMI值越大，成词概率越大。

eg：在 5000 万字的样本中, “知” 出现了 150 万次， “乎” 出现了 4 万次。那 “知” 出现的概率为 0.03, “乎” 出现的概率为 0.0008。如果两个字符出现是个独立事件的话，”知”、“乎” 一起出现的期望概率是 0.03 * 0.0008 = 2.4e-05。如果实际上 “知乎” 出现了 3 万次, 则实际上”知”、“乎” 一起出现的概率是 6e-03, 是期望概率的 250 倍。也就是说两个字越相关，点间互信息越大。

（2）成词标准2：词语的左右邻字要足够丰富（自由度要高）

如果一个字符组合可以成词，它应当出现在丰富的语境中，也就是说，拥有丰富的左右邻字。当前文本片段的上文和下文可搭配词语越丰富，则其上文信息熵（左信息熵）和下文信息熵（右信息熵）越大。

$-\sum_{w\varepsilon W}p(w)logp(w)$

p(w) 表示的是事件 w出现的概率，在新词挖掘的时候就是一个词出现的概率。

eg：

在文本中出现6000+次的“副总裁”和“人工智”，字符组合的左熵都在6左右，但“副总裁”的右邻字包括 { 张,王,说, ...... } 等147个词，而“人工智”的右邻字只有 { 能,障 } 两种，显然“人工智”不能称作一个词。

考虑这么一句话“吃葡萄不吐葡萄皮不吃葡萄倒吐葡萄皮”，“葡萄”一词出现了4次，其中左邻字分别为 {吃, 吐, 吃, 吐} ，右邻字分别为 {不, 皮, 倒, 皮} 。根据公式，“葡萄”一词的左邻字的信息熵为 – (1/2) · log(1/2) – (1/2) · log(1/2) ≈ 0.693 ，它的右邻字的信息熵则为 – (1/2) · log(1/2) – (1/4) · log(1/4) – (1/4) · log(1/4) ≈ 1.04 。可见，在这个句子中，“葡萄”一词的右邻字更加丰富一些。

一般，我们取左右信息熵中的最小值。