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互联网时期的社会言语教：基于SNS的文本数据发掘
做为中文系使用言语教专业的教死和一位数教 Geek ，我十分热中于用计较的办法来阐发汉语材料。汉语是一种共同而奇异的言语。对汉语材料停止天然言语处置时，我们会逢到许多其他言语没有会有的艰难，好比分词——汉语的词取词之间出有空格，那计较机怎样才晓得，“已成婚的僧人已成婚的青年皆要真止方案死育”终究道的是“已／成婚／的／战／还没有／成婚／的／青年”，借是“已／成婚／的／僧人／已／成婚／的／青年”呢？那便是所谓的分词歧义易题。不外，如今许多言语模子曾经能比力标致天处理那一成绩了。但正在中文分词范畴里，借有一个比分词歧义更使人头痛的工具——已登录词。中文出有尾字母年夜写，专名号也被打消了，那叫计较机怎样识别人名天名之类的工具？更惨的则是机构名、品牌名、专业名词、缩略语、收集新词等等，它们的发生机造仿佛完整无纪律可觅。近来十年去，中文分词范畴皆正在集合霸占那一易闭。主动发明新词成了枢纽的环节。
发掘新词的传统办法是，先对文本停止分词，然后推测已能胜利婚配的盈余片断便是新词。那仿佛堕入了一个怪圈：分词的精确性自己便依靠于词库的完好性，假如词库中底子出有新词，我们又怎样能疑任分词成果呢？此时，一种斗胆的念法是，尾先没有依靠于任何已有的词库，仅仅按照词的配合特性，将一段年夜范围语猜中能够成词的文本片断局部提与出去，没有管它是新词借是旧词。然后，再把一切抽出去的词战已有词库停止比力，没有便能找出新词了吗？有了抽词算法后，我们借能以词为单元做更多风趣的数据发掘事情。那里，我所选用的语料是大家网 2011 年 12 月前半个月部门用户的形态。十分感激大家网供给那份极具代价的收集语料。
要念从一段文本中抽出词去，我们的第一个成绩便是，如何的文本片断才算一个词？各人念到的第一个尺度大概是，看那个文本片断呈现的次数能否充足多。我们能够把一切呈现频数超越某个阈值的片断提与出去，做为该语猜中的辞汇输出。不外，光是呈现频数下借不敷，一个常常呈现的文本片断有能够没有是一个词，而是多个词组成的词组。正在大家网用户形态中，“的影戏”呈现了389 次，“影戏院”只呈现了175 次，但是我们却更偏向于把“影戏院”看成一个词，果为曲觉上看，“影戏”战“院”凝固得更松一些。
为了证实“影戏院”一词的内部凝固水平的确很下，我们能够计较一下，假如“影戏”战“院”实的是各自自力天正在文本中随机呈现，它俩恰好拼到一同的概率会有多小。正在全部 2400 万字的数据中，“影戏”一共呈现了 2774 次，呈现的概率约为 0.000113 。“院”字则呈现了 4797 次，呈现的概率约为 0.0001969 。假如二者之间实的毫无干系，它们刚好拼正在了一同的概率便该当是 0.000113 × 0.0001969 ，约为 2.223 × 10-8 次圆。但究竟上，“影戏院”正在语猜中一共呈现了 175 次，呈现概率约为 7.183 × 10-6 次圆，是猜测值的 300 多倍。相似天，统计可得“的”字的呈现概率约为 0.0166 ，因此“的”战“影戏”随机组开到了一同的实际概率值为 0.0166 × 0.000113 ，约为 1.875 × 10-6 ，那取“的影戏”呈现的实在概率很靠近——实在概率约为 1.6 × 10-5 次圆，是猜测值的 8.5 倍。计较成果表白，“影戏院”更能够是一个故意义的拆配，而“的影戏”则更像是“的”战“影戏”那两个身分偶尔拼到一同的。
固然，做为一个蒙昧识库的抽词法式，我们其实不晓得“影戏院”是“影戏”减“院”得去的，也其实不晓得“的影戏”是“的”减上“影戏”得去的。毛病的切分办法会太高天估量该片断的凝开水平。假如我们把“影戏院”看做是“电”减“影院”所得，由此获得的凝开水平会更下一些。因而，为了算出一个文本片断的凝开水平，我们需求列举它的凝开方法——那个文本片断是由哪两部门组开而去的。令 p（x） 为文本片断 x 正在全部语猜中呈现的概率，那么我们界说“影戏院”的凝开水平便是 p（影戏院） 取 p（电） · p（影院） 比值战 p（影戏院） 取 p（影戏） · p（院） 的比值中的较小值，“的影戏”的凝开水平则是 p（的影戏） 别离除以 p（的） · p（影戏） 战 p（的电） · p（影） 所得的商的较小值。
能够念到，凝开水平最下的文本片断便是诸如“蝙蝠”、“蜘蛛”、“徘徊”、“忐忑”、“玫瑰”之类的词了，那些词里的每个字险些老是会战另外一个字同时呈现，从没有正在其他场所中利用。
光看文本片断内部的凝开水平借不敷，我们借需求从团体去看它正在内部的表示。思索“被子”战“辈子”那两个片断。我们能够道“购被子”、“盖被子”、“进被子”、“好被子”、“那被子”等等，正在“被子”前里减各类字；但“辈子”的用法却十分牢固，除“一生”、“那辈子”、“上辈子”、“下辈子”，根本上“辈子”前里不克不及减此外字了。“辈子”那个文本片断右边能够呈现的字太有限，以致于曲觉上我们能够会以为，“辈子”其实不零丁成词，实正成词的实在是“一生”、“那辈子”之类的团体。可睹，文本片断的自在使用水平也是判定它能否成词的主要尺度。假如一个文本片断可以算做一个词的话，它该当可以灵敏天呈现正在各类差别的情况中，具有十分丰硕的左邻字汇合战左邻字汇合。
“疑息熵”是一个十分奇异的观点，它可以反应晓得一个变乱的成果后均匀会给您带去多年夜的疑息量。假如某个成果的发作概率为 p ，当您晓得它的确发作了，您获得的疑息量便被界说为 - log（p） 。 p 越小，您获得的疑息量便越年夜。假如一颗骰子的六个里别离是 1 、 1 、 1 、 2 、 2 、 3 ，那么您晓得了抛掷的成果是 1 时能够其实不会那么受惊，它给您带去的疑息量是 - log（1/2） ，约为 0.693 。晓得抛掷成果是 2 ，给您带去的疑息量则是 - log（1/3） ≈ 1.0986 。晓得抛掷成果是 3 ，给您带去的疑息量则有 - log（1/6） ≈ 1.79 。可是，您只要 1/2 的时机获得 0.693 的疑息量，只要 1/3 的时机获得 1.0986 的疑息量，只要 1/6 的时机获得 1.79 的疑息量，因此均匀状况下您会获得 0.693/2 + 1.0986/3 + 1.79/6 ≈ 1.0114 的疑息量。那个 1.0114 便是那颗骰子的疑息熵。如今，假设某颗骰子有 100 个里，此中 99 个里皆是 1 ，只要一个里上写的 2 。晓得骰子的扔掷成果是 2 会给您带去一个宏大无比的疑息量，它即是 - log（1/100） ，约为 4.605 ；但您只要百分之一的概率获得到那么年夜的疑息量，其他状况下您只能获得 - log（99/100） ≈ 0.01005 的疑息量。均匀状况下，您只能得到 0.056 的疑息量，那便是那颗骰子的疑息熵。再思索一个最极度的状况：假如一颗骰子的六个里皆是 1 ，抛掷它没有会给您带去任何疑息，它的疑息熵为 - log（1） = 0 。甚么时分疑息熵会更年夜呢？换句话道，发作了如何的变乱以后，您最念问一下它的成果怎样？曲觉上看，固然便是那些成果最没有肯定的变乱。出错，疑息熵曲不雅天反应了一个变乱的成果有何等的随机。
我们用疑息熵去权衡一个文本片断的左邻字汇合战左邻字汇合有多随机。思索那么一句话“吃葡萄没有吐葡萄皮没有吃葡萄倒吐葡萄皮”，“葡萄”一词呈现了四次，此中左邻字别离为 {吃， 吐， 吃， 吐} ，左邻字别离为 {没有， 皮， 倒， 皮} 。按照公式，“葡萄”一词的左邻字的疑息熵为 - （1/2） · log（1/2） - （1/2） · log（1/2） ≈ 0.693 ，它的左邻字的疑息熵则为 - （1/2） · log（1/2） - （1/4） · log（1/4） - （1/4） · log（1/4） ≈ 1.04 。可睹，正在那个句子中，“葡萄”一词的左邻字愈加丰硕一些。
正在大家网用户形态中，“被子”一词一共呈现了 956 次，“辈子”一词一共呈现了 2330 次，二者的左邻字汇合的疑息熵别离为 3.87404 战 4.11644 ，数值上十分靠近。但“被子”的左邻字用例十分丰硕：用得最多的是“晒被子”，它一共呈现了 162 次；其次是“的被子”，呈现了 85 次；接下去别离是“条被子”、“正在被子”、“床被子”，别离呈现了 69 次、 64 次战 52 次；固然，借有“叠被子”、“盖被子”、“减被子”、“新被子”、“掀被子”、“支被子”、“薄被子”、“踢被子”、“抢被子”等 100 多种差别的用法组成的少尾······一切左邻字的疑息熵为 3.67453 。但“辈子”的左邻字便很不幸了， 2330 个“辈子”中有 1276 个是“一生”，有 596 个“那辈子”，有 235 个“下辈子”，有 149 个“上辈子”，有 32 个“半辈子”，有 10 个“八辈子”，有 7 个“几辈子”，有 6 个“哪辈子”，和“n 辈子”、“两辈子”等 13 种更稀有的用法。一切左邻字的疑息熵仅为 1.25963 。因此，“辈子”可否成词，较着便有争议了。“下子”则是更典范的例子， 310 个“下子”的用例中有 294 个出自“一会儿”， 5 个出自“两下子”， 5 个出自“那下子”，其他的皆是只呈现过一次的稀有用法。究竟上，“下子”的左邻字疑息熵仅为 0.294421 ，我们不该该把它看做一个能灵敏使用的词。固然，一些文本片断的左邻字出啥成绩，左邻字用例却十分窘蹙，比方“交响”、“后遗”、“鹅卵”等，把它们看做零丁的词仿佛也没有太适宜。我们无妨便把一个文本片断的自在使用水平界说为它的左邻字疑息熵战左邻字疑息熵中的较小值。
正在实践使用中您会发明，文本片断的凝固水平战自在水平，两种判定尺度缺一不成。只看凝固水平的话，法式会找出“巧克”、“俄罗”、“颜六色”、“柴可妇”等实践上是“半个词”的片断；只看自在水平的话，法式则会把“吃了一顿”、“看了一遍”、“睡了一早”、“来了一趟”中的“了一”提与出去，果为它的阁下邻字皆太丰硕了。
我们把文本中呈现过的一切少度没有超越 d 的子串皆看成潜伏的词（即候选词，此中 d 为本人设定的候选词少度上限，我设定的值为 5 ），再为呈现频数、凝固水平战自在水平各设定一个阈值，然后只需求提与出一切满意阈值要供的候选词便可。为了进步服从，我们能够把语料齐文视做一全部字符串，并对该字符串的一切后缀按字典序排序。下表便是对“四是四十是十十四是十四四十是四十”的一切后缀停止排序后的成果。实践上我们只需求正在内存中存储那些后缀的前 d + 1 个字，大概更好天，只贮存它们正在语猜中的肇端位置。
十
十十四是十四四十是四十
十是十十四是十四四十是四十
十是四十
十四是十四四十是四十
十四四十是四十
是十十四是十四四十是四十
是十四四十是四十
是四十
是四十是十十四是十四四十是四十
四十
四十是十十四是十四四十是四十
四十是四十
四是十四四十是四十
四是四十是十十四是十四四十是四十
四四十是四十
那样的话，不异的候选词便皆集合正在了一同，从头至尾扫描一遍便能算出各个候选词的频数战左邻字疑息熵。将全部语料顺序后从头布列一切的后缀，再扫描一遍后便能统计出每一个候选词的左邻字疑息熵。别的，有了频数疑息后，凝固水平也皆很好计较了。那样，我们便获得了一个无需任何常识库的抽词算法，输进一段充实少的文本，那个算法能以大抵 O（n · logn） 的服从提与出能够的词去。
对差别的语料停止抽词，而且按那些词的频数从下到低排序。您会发明，差别文本的用词特性长短常较着的。上面是对《西纪行》上册的抽词成果：
止者、师女、三藏、八戒、年夜圣、菩萨、悟空、怎样、僧人、唐僧、老孙、溃骸、甚么、沙僧、太宗、门徒、袈裟、妖粗、玉帝、昔日、兄弟、公主、玄奘、陛下、宝物、性命、知道、门中、妖魔、光蕊、不雅音、花果山、地盘、木叉、东土、变革、变做、伯钦、判民、几、实君、齐天年夜圣、蟠桃、丞相、魏征、扯住、溃骸澳、仰面、掀谛、行语、猪八戒、刀兵、叮咛、摆设、叩首、浑风、哪吒、阁下、好猴王、钉钯、孩女、半子、金箍棒、两郎、工具、很多、何如、人参果、拾掇、远前、太保、明月、北海、火帘洞、门尾、弼马温、李天王······
《本钱论》齐文：
商品、情势、货泉、我们、历程、本人、机械、社会、部门、表示、出有、畅通、需求、删减、曾经、交流、干系、先令、积聚、必需、英国、前提、开展、夏布、女童、停止、进步、消耗、削减、任何、手腕、本能机能、地盘、特别、实践、完整、均匀、间接、跟着、简朴、纪律、市场、增加、上衣、决议、甚么、造度、最初、付出、很多、固然、棉纱、形状、棉花、法令、绝对、供给、扩年夜、自力、世纪、性子、假定、天天、包罗、物资、家庭、范围、考查、抽剥、经济教、以至、耽误、财产、纺纱、购置、开端、替代、便士、如何、低落、可以、本料、等价物······
《圣经》齐文：
以色列、出有、本人、统统、里前、年夜卫、晓得、甚么、犹年夜、祭司、摩西、瞥见、苍生、叮咛、埃及、闻声、弟兄、报告、基督、曾经、先知、扫罗、女亲、俗各、永久、进犯、聪慧、光彩、临到、干净、分开、如何、安然、律法、收派、很多、徒弟、挨收、仿佛、仇人、本文做、名叫、巴比伦、昔日、领袖、原野、所罗门、约瑟、两个、燔祭、法老、衣服、离开、两10、公义、审讯、12、亚伯推罕、石头、会萃、按着、祈祷、功孽、约书亚、事奉、指着、乡邑、进进、相互、制作、保罗、该当、摩押、圣灵、恐惧、应许、现在、协助、家畜······
《工夫简史》齐文：
乌洞、必需、十分、任何、收缩、科教、预行、太阳、不雅察、定律、活动、变乱、偶面、坍缩、成绩、模子、标的目的、地区、晓得、开端、辐射、部门、牛顿、发生、夸克、有限、轨讲、注释、鸿沟、以至、本人、相似、形貌、终极、扭转、爱果斯坦、绕着、甚么、效应、表白、温度、研讨、膨胀、吸引、根据、完整、删减、初步、根本、计较、构造、天主、停止、曾经、开展、险些、仍旧、充足、影响、初初、科教家、变乱视界、第2、改动、汗青、天下、包罗、精确、证实、招致、需求、该当、最少、恰好、供给、经由过程、仿佛、持续、尝试、庞大、伽利略······
哦，对了，借有我最喜好的，《群众日报》 2000 年 4 月消息版的抽词成果：
开展、我们、经济、主席、江泽平易近、指导、建立、干系、教诲、干部、企业、成绩、主义、政治、大众、变革、当局、思惟、增强、台湾、地域、北京、总统、天下、记者、代表、平易近族、构造、汗青、会见、本则、勤奋、办理、明天、手艺、市场、世纪、对峙、社会主义、财务、江泽平易近主席、增加、主动、肉体、同道、单方、本人、友爱、指导干部、进一步、根底、进步、必需、不竭、造度、政策、处理、获得、暗示、举动、撑持、经由过程、研讨、出有、进修、不变、举办、欢送、乡村、糊口、增进、科技、投资、科教、情况、范畴、公司、状况、充实······
注：相干网站建立本领浏览请移步到建站教程频讲。
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