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,删掉常见词,就可以
3.2 经典图像分割算法 通过观察词频概率分布图,我们可以把一个短句分词问题转变为一个图像分割问题。早期的图像分割算法,和上述的新词发现算法差不多,也是基于阈值的检测边缘灰度变化的算法,随着技术发展,现在一般使用深度学习算法,其中比较著名的是U-Net图像分割算法。 U-Net的前半部分使用卷积下采样,提取多层不同粒度...
对于新词的发现,主流的深度学习框架CNN/LSTM/Attention和BERT/RoBERTa/Albert等都无法解决这个问题,因为这是一个无监督任务需要解决的问题。那么,我们接下来就会利用无监督的方法,一种基于自信息和互信息的方法,将新词发现的算法做了一个较大的升级(对比HaNLP和SmoothNLP)。 疑问: 什么样的词符合新词的标准呢? 目前...
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：通过出...
新词发现算法的研究一般可以分为三个部分:特征提取、分类方法和模型优化。 一、特征提取 特征提取是新词发现算法中最基础的工作,它是从新文本中获取特征的过程。一般会抽取文本中的结构性特征,比如词语的频率、格式、搭配组合等。另外也会抽取其他非结构性特征,比如某一词语的上下文信息,以及与其他词语的位置关系等。
新词发现算法 1. 新词发现算法 新词发现算法可以定义为计算机程序，旨在对未知的或尚未形成词语 的词语进行自动检测、识别和标识的一系列操作。它被广泛应用于诸 如语言建模、自然语言处理、信息抽取和搜索、机器翻译等多个领域。2. 新词发现算法的工作原理 新词发现算法主要是通过检测未知词汇来实现新词提取。它主要是...
3.2 经典图像分割算法 通过观察词频概率分布图,我们可以把一个短句分词问题转变为一个图像分割问题。早期的图像分割算法,和上述的新词发现算法差不多,也是基于阈值的检测边缘灰度变化的算法,随着技术发展,现在一般使用深度学习算法,其中比较著名的是U-Net图像分割算法。
3.2 经典图像分割算法 通过观察词频概率分布图,我们可以把一个短句分词问题转变为一个图像分割问题。早期的图像分割算法,和上述的新词发现算法差不多,也是基于阈值的检测边缘灰度变化的算法,随着技术发展,现在一般使用深度学习算法,其中比较著名的是U-Net图像分割算法。
专利摘要显示，本发明提出了一种基于推理、高置信度、遗传迭代的新词发现算法。本发明提出了用推理方式替代组合穷举方式产生候选新词，将新词候选集从超巨大稀疏空间，降低了到数十万的量级，使得现有的计算和存储资源从不可处理，变成可以处理；本发明提出了具有归一化性质的置信度指标，可以很好地定义置信度阈值，给出...