Pyhanlp天然语言处理中的新词识别

新词发现

本“新词发现”模块基于信息熵和互信息两种算法，能够在无语料的状况下提取一段长文本中的词语，并支持过滤掉系统中已存在的“旧词”，获得新词列表。

调用方法

静态方法

一句话静态调用接口已经封装到HanLP中：

    /**

     * 提取词语

     *

     * @param text 大文本

     * @param size 须要提取词语的数量

     * @return 一个词语列表

     */

    public static List<WordInfo> extractWords(String text, int size)

    /**

     * 提取词语

     *

     * @param reader 从reader获取文本

     * @param size   须要提取词语的数量

     * @return 一个词语列表

     */

    public static List<WordInfo> extractWords(BufferedReader reader, int size) throws IOException

    /**

     * 提取词语（新词发现）

     *

     * @param text         大文本

     * @param size         须要提取词语的数量

     * @param newWordsOnly 是否只提取词典中没有的词语

     * @return 一个词语列表

     */

    public static List<WordInfo> extractWords(String text, int size, boolean newWordsOnly)

    /**

     * 提取词语（新词发现）

     *

     * @param reader       从reader获取文本

     * @param size         须要提取词语的数量

     * @param newWordsOnly 是否只提取词典中没有的词语

     * @return 一个词语列表

     */

    public static List<WordInfo> extractWords(BufferedReader reader, int size, boolean newWordsOnly) throws IOException

调用示例请参考com.hankcs.demo.DemoNewWordDiscover。 值得注意的是，在计算资源容许的状况下，文本越长，结果质量越高。对于一些零散的文章，应当合并为整个大文件传入该算法。

高级参数

根据语料的长度或用词的不一样，默认的参数有可能不能获得最佳的结果。咱们能够经过构造不一样的NewWordDiscover调整提取算法。该构造函数以下：

/**

 * 构造一个新词识别工具

 * @param max_word_len 词语最长长度

 * @param min_freq 词语最低频率

 * @param min_entropy 词语最低熵

 * @param min_aggregation 词语最低互信息

 * @param filter 是否过滤掉HanLP中的词库中已存在的词语

 */

public NewWordDiscover(int max_word_len, float min_freq, float min_entropy, float min_aggregation, boolean filter)

其中：

· max_word_len控制识别结果中最长的词语长度，默认值是4；该值越大，运算量越大，结果中出现短语的数量也会越多。

· min_freq控制结果中词语的最低频率，低于该频率的将会被过滤掉，减小一些运算量。因为结果是按照频率排序的，因此该参数其实意义不大。

· min_entropy控制结果中词语的最低信息熵的值，通常取0.5左右。该值越大，越短的词语就越容易被提取出来。

· min_aggregation控制结果中词语的最低互信息值，通常取50到200.该值越大，越长的词语就越容易被提取出来，有时候会出现一些短语。

· filter设为true的时候将使用内部词库过滤掉“旧词”。