基于海量数据训练的模型,能够准确的识别时间词和数量词、命名实体词和普通新词 应用场景 信息检索 在信息检索场景中,经常会因新词无法识别导致分词错误,而导致结果错误 智能客服 通用模型业务属性不强,会导致分词错误导致识别错误。新词发现技术自动帮助客服系统识别业务中专有词、新词,自动优化分词提高准确率 ...
新词发现是 NLP 的基础任务之一,主要是希望通过无监督发掘一些语言特征(主要是统计特征),来判断一批语料中哪些字符片段可能是一个新词。 “新词发现”是一个比较通俗的叫法,更准确的叫法应该是“无监督构建词库”,因为原则上它能完整地构建一个词库出来,而不仅仅是“新词”。当然,你可以将它跟常用词库进行对比,删掉...
文本分析时，有些词是无法被词典识别到，比如‘元宇宙’这样的新词，以前的词典并没有它。因而可结合新词发现算法提供一些建议，新词发现具体算法可参考文章“基于信息熵和互信息的新词提取实现”，或者《互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘》。新词发现时涉及到两个关键指标，分别是：信息熵和互信息。信息...
nlp任务的输入一般是词的emb vector, 上一步完成新词发现保证黑词/行话能够被正常发现后我们可以对分词后的文本进行嵌入。 word2vec生成的静态词嵌入无法解决一词多义问题,BERT等虽然可以解决一词多义,但是对于单纯的新词发现任务/黑词扩散等任务来说显得有点多此一举了。因此我们在这个bert已经大杀四方的时候选择了...
1. 新词发现方法：（1）从大数据中抽取：通过抓取互联网上的海量语料，利用统计模型和自然语言处理技术，挖掘新的高频单词或词组，比如Google的Ngram Viewer。（2）基于社交媒体的新词发现：通过分析社交媒体平台上的大量用户互动记录，挖掘出新词，比如Twitter的实时搜索。2. 新词发现算法：（1）基于频率的算法：通过...
新词发现,新词是指随着时代的更新而新出现或者旧词新用的词,如:奥力给,yyds,山寨等,分享一篇很棒的文章:互联网时代的社会语言学:基于SNS的文本数据挖掘,里面使用左右熵和凝合程度来判断一个片段是否成词。 2、为什么要有新词发现 网络领域的新词发现是一个非常重要的nlp课题,在处理文本时,非常关键的问题在于“切词...
新词发现算法的应用 新词发现算法在自然语言处理(NLP)领域有着广泛的应用。例如,它可以用于语言模型的构建,比如中文分词和英文分词,它可以把新出现的词语分析出来;另外,它还可以用于文本聚类和文本摘要,可以把新的词语准确的进行抽取和处理;同时,它也可以用于机器翻译,可以把新出现的词语翻译成其他语言。 总结 新词发现...
业界主流的做法是统计和观察这三个方面的指标:热度、内聚度、左右邻字丰富度。描述这三个指标的文章网上也有很多,这里简单介绍一下,细节可以参考Hello NLP和Smooth NLP的两篇新词发现文章。 1.1 热度 使用词频来表示热度。统计所有语料的所有片段的出现次数,那些高频的片段往往就是一个词。
新词发现 新词发现 定义 新词发现就是识别特定预料中不在字典中的词，所以新词⼜被称为「未登录词」，⽐如微博语料中的⽹络流⾏语，⿊产语料中的⿊话。⼀般的做法是不依赖字典做⽆监督分词，分好的词减去已知字典，得到的就是新词。这样新词发现就被转换为分词任务，或者说是⼀个识别预料中的词的...
中文新词发现相关算法调研 /archives/5044挖掘新词的传统方法是,先对文本进行分词,然后猜测未能成功匹配的剩余片段就是新词。这似乎陷入了一个怪圈:分词的准确性本身就依赖于词库的完整性,如果词库中根本没有新词,我们又怎么能...)——来判断一个片段是否成词。如果真的动手去实现过这个算法的话,那么会发现有一系列...