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# 词频、互信息、信息熵发现中文新词

**新词发现**任务是中文自然语言处理的重要步骤。**新词**有“新”就有“旧”，属于一个相对个概念，在相对的领域（金融、医疗），在相对的时间（过去、现在）都存在新词。[文本挖掘](https://zh.wikipedia.org/wiki/文本挖掘)会先将文本[分词](https://zh.wikipedia.org/wiki/中文自动分词)，而通用分词器精度不够，通常需要添加**自定义字典**补足精度，所以发现新词并加入字典，成为文本挖掘的一个重要工作。

[**单词**](https://zh.wikipedia.org/wiki/單詞)的定义，来自维基百科的定义如下：
>在语言学中，**单词**（又称为词、词语、单字；英语对应用语为“word”）是能独立运用并含有语义内容或语用内容（即具有表面含义或实际含义）的最小单位。单词的集合称为词汇、术语，例如：所有中文单词统称为“中文词汇”，医学上专用的词统称为“医学术语”等。词典是为词语提供音韵、词义解释、例句、用法等等的工具书，有的词典只修录特殊领域的词汇。

单从语义角度，“苹果“的法语是"pomme"，而“土豆”的法语是"pomme de terre"，若按上面的定义，“土豆”是要被拆的面目全非，但"pomme de terre"却是表达“土豆”这个语义的最小单位；在机构名中，这类问题出现的更频繁，"Paris 3"是"巴黎第三大学"的简称，如果"Paris"和"3"分别表示地名和数字，那这两个就无法表达“巴黎第三大学”的语义。而中文也有类似的例子，“北京大学”的”北京“和”大学“都可以作为一个最小单位来使用，分别表示”地方名“和“大学”，如果这样分词，那么就可以理解为“北京的大学”了，所以“北京大学”是一个表达语义的最小单位。前几年有部电影《夏洛特烦恼》，我们是要理解为“夏洛特 烦恼“还是”夏洛 特 烦恼“，这就是很经典的分词问题。

从语用角度，这些问题似乎能被解决，我们知道"pomme de terre"在日常生活中一般作为“土豆”而不是“土里的苹果”，在巴黎学习都知道“Paris 3”，就像我们提到“北京大学”特指那所著名的高等学府一样。看过电影《夏洛特烦恼》的观众很容易的就能区分这个标题应该看为“夏洛 特 烦恼”。

发现新词的方法，《[互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘](http://www.matrix67.com/blog/archives/5044]) 》一文，里面提到的给每一个文本串计算**文本片段**的**凝固程度**和文本串对外的使用**自由度**，通过设定阈值来将文本串分类为词和非词两类。原文给了十分通俗易懂的例子来解释凝固度和自动度。这里放上计算方法。这个方法还有许多地方需要优化，在之后的实践中慢慢调整了。

## 环境

python >= 3.5

## 安装

```bash
python setup.py install
```

## 使用说明

```python
import wordiscovery as wd

text = """
新词发现任务是中文自然语言处理的重要步骤。新词有“新”就有“旧”，属于一个相对个概念，在相对的领域（金融、医疗），在相对的时间（过去、现在）都存在新词。文本挖掘会先将文本分词，而通用分词器精度不过，通常需要添加自定义字典补足精度，所以发现新词并加入字典，成为文本挖掘的一个重要工作。
"""

f = wd.Wordiscovery()

# 解析过程默认参数, 根据文本自由调节这几个阈值
# 最小信息熵0.01
# 最小互信息4
# 最小词频2
f.parse(text)  # f.parse(text, 0.01, 4, 2)
# {'分词': (2, 5.18271944179699, 0.6931471805599453),
# '字典': (2, 6.2813317304651, 0.6931471805599453),
# '文本': (3, 4.895037369345209, 0.6365141682948128),
# '文本挖掘': (2, 5.588184549905154, 0.6931471805599453),
# '新词': (4, 4.371789225580661, 1.0397207708399179),
# '相对': (3, 4.3842117455792184, 0.6365141682948128),
# '精度': (2, 6.2813317304651, 0.6931471805599453),
# '通常': (2, 5.18271944179699, 0.6931471805599453),
# '重要': (2, 5.028568761969732, 0.6931471805599453),
# '需要': (2, 5.028568761969732, 0.6931471805599453),
# '领域': (2, 6.2813317304651, 0.6931471805599453)}
```

## 详细说明

[wordicovery解释](https://github.com/Ushiao/wordiscovery/blob/master/docs/wordiscovery.ipynb)

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