文章目录
- 一、数据介绍及处理
- 二、寻找未登录词
- 1.统计语料库中的词信息
- 2.利用互信息熵得到初始化词库
- 3.对语料库进行切分
- 4.利用搜索引擎判断新词
- 5.迭代寻找新词
- 6.方法总结
一、数据介绍及处理
本文以电商领域的商品名称为语料进行实验，来寻找未登录词。
首先，将json格式的数据，提取其goods_name列，写入到txt文件中。
import pandas as pd
"""
将数据中的goods_name列与search_value列进行去重后再分别写入到txt
"""
class DataConvert(object):
def __init__(self, file_input_name, file_corpus, file_searchValue):
self.file_input_name = file_input_name
self.file_corpus = file_corpus
self.file_searchValue = file_searchValue
def run(self):
# 读取原始数据
# lines=True:文件的每一行为一个完整的字典,默认是一个列表中包含很多字典
input_file = pd.read_json(self.file_input_name, lines=True)
# 选定需要操作的两列，并进行去重
goods_names = input_file.loc[:, 'goods_name'].dropna().drop_duplicates().tolist()
search_values = input_file.loc[:, 'search_value'].dropna().drop_duplicates().tolist()
# 将这两列写入到输出文件中
with open(self.file_corpus, "w", encoding="utf-8") as f1:
for goods_name in goods_names:
try:
f1.write(goods_name)
f1.write("\n")
except:
print(goods_name)
f1.close()
with open(self.file_searchValue, "w", encoding="utf-8") as f2:
for search_value in search_values:
f2.write(search_value)
f2.write("\n")
f2.close()得到的file_corpus格式如下：
二、寻找未登录词
1.统计语料库中的词信息
统计语料库中出现单字，双字的频率，前后链接的字相关信息；
#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
统计语料库中出现单字，双字的频率，前后链接的字相关信息；
"""
import re
import codecs
import json
import os
# \u4E00-\u9FD5表示所有汉字
# a-zA-Z0-9表示26个英文字母与数字
# -+#&\._/ \(\) \~\'表示常用符号
# \u03bc\u3001 \uff08\uff09 \u2019：表示特殊字符，一些程式码
re_han = re.compile("([\u4E00-\u9FD5a-zA-Z0-9-+#&\._/\u03bc\u3001\(\)\uff08\uff09\~\'\u2019]+)", re.U)
class Finding(object):
def __init__(self, file_corpus, file_count, count):
self.file_corpus = file_corpus
self.file_count = file_count
self.count = count
def split_text(self, sentence):
"""
找到每个商品名称中符合正则表达式的子串，以列表形式返回
:param sentence:
:return:
"""
# re.findall():在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表
seglist = re_han.findall(sentence)
return seglist
def count_word(self, seglist, k):
"""
遍历每个子串，返回窗口对应的词与前后各一个词
:param seglist: 商品名称的子串列表
:param k: 窗口大小
:return:
"""
for words in seglist:
ln = len(words)
i = 0
j = 0
if words:
while 1:
j = i + k
if j <= ln:
word = words[i:j]
if i == 0:
lword = 'S'
else:
lword = words[i - 1:i]
if j == ln:
rword = 'E'
else:
rword = words[j:j + 1]
i += 1
yield word, lword, rword
else:
break
def find_word(self):
"""
:return:
"""
# 读取语料数据
input_data = codecs.open(self.file_corpus, 'r', encoding='utf-8')
dataset = {}
# enumerate将可迭代对象转化为索引与数据的格式，起始下标为1
for lineno, line in enumerate(input_data, 1):
try:
line = line.strip()
# 找到每个商品名称中符合正则表达式的子串，以列表形式返回
seglist = self.split_text(line)
# count_word：遍历每个子串，返回窗口对应的词与前后各一个词
# 遍历这三个词，[[], {}, {}]分别记录窗口对应的词出现的个数，前一个词及出现个数，后一个词及出现个数
for w, lw, rw in self.count_word(seglist, self.count):
if w not in dataset:
dataset.setdefault(w, [[], {}, {}])
dataset[w][0] = 1
else:
dataset[w][0] += 1
if lw:
dataset[w][1][lw] = dataset[w][1].get(lw, 0) + 1
if rw:
dataset[w][2][rw] = dataset[w][2].get(rw, 0) + 1
except:
pass
self.write_data(dataset)
def write_data(self, dataset):
"""
将统计结果写入到字典中
:param dataset:
:return:
"""
output_data = codecs.open(self.file_count, 'w', encoding='utf-8')
for word in dataset:
output_data.write(word + '\t' + json.dumps(dataset[word], ensure_ascii=False, sort_keys=False) + '\n')
output_data.close()这一步会生成两个文件，分别是
count_one.txt
count_two.txt文件。
2.利用互信息熵得到初始化词库
对统计出的单字和双字的结果，使用互信熵，选择大于阈值K=的词加入词库，作为初始词库。在计算机领域，更常用的是点间互信息，点间互信息计算了两个具体事件之间的互信息。 点间互信息的定义如下:
本文操作时，选择以e为底。
#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
对统计出的单字和双字的结果，使用互信熵，选择大于阈值K=的词加入词库，作为初始词库；
"""
import codecs
import json
import math
def load_data(file_count_one):
"""
加载单字文件:{one_word,[[], {}, {}]}，并返回总词数与单字字典：{one_word:one_word_freq}
:param file_count_one:文件名
:return:
"""
count_one_data = codecs.open(file_count_one, 'r', encoding='utf-8')
count_one_param = {}
N = 0
# 遍历每一行，返回总词数与单字字典：{one_word:one_word_freq}
for line in count_one_data.readlines():
line = line.strip()
line = line.split('\t')
try:
word = line[0]
value = json.loads(line[1])
N += value[0]
count_one_param[word] = int(value[0])
except:
pass
count_one_data.close()
return N, count_one_param
def select(file_count_one, file_count_two, file_dict, K=10.8):
"""
遍历每一行，利用互信息熵计算每个词的成词概率PMI，利用阈值K来筛选一部分词，将结果保存到file_dict字典中
:param file_count_one: 窗口为1的文件
:param file_count_two: 窗口为2的文件
:param file_dict: 字典文件
:param K: 稳定词的阈值
:return:
"""
count_two_data = codecs.open(file_count_two, 'r', encoding='utf-8')
# 总词数与单字字典
N, count_one_param = load_data(file_count_one)
count_two_param = {}
# 遍历每一行，利用互信息熵计算每个词的成词概率PMI
for line in count_two_data.readlines():
line = line.strip()
line = line.split('\t')
try:
word = line[0]
value = json.loads(line[1])
# 双字出现的词频 / 总的字数
P_w = 1.0 * value[0] / N
# 双字的第一个字出现的词频 / 总的字数
P_w1 = 1.0 * count_one_param.get(word[0], 1) / N
# 双字的第二个字出现的词频 / 总的字数
P_w2 = 1.0 * count_one_param.get(word[1], 1) / N
# 计算点间互信息PMI的计算公式,两个字的成词概率越大，则PMI值越大；如果两个子不相关，则PMI=0
mi = math.log(P_w / (P_w1 * P_w2))
count_two_param[word] = mi
except:
pass
select_two_param = []
for w in count_two_param:
mi = count_two_param[w]
if mi > K:
select_two_param.append(w)
with codecs.open(file_dict, 'a', encoding='utf-8') as f:
for w in select_two_param:
f.write(w + '\t' + 'org' + '\n')
count_two_data.close()这一步会生成初始词库文件dict.txt，后续发现的新词也会追加到这个文件中，构成新的词库文件。
这里我从业务端获得了几万条初始手工添加的词。考虑到初始已经有许多词，所以，互信息熵的阈值K设置的可以大一点。如果没有的话，K会对最后结果起决定作用。所使用的材料是长文本还是短文本也会对K有影响。可以尝试初始设置为K=8来运行程序。
3.对语料库进行切分
有了初始词库，使用正向最大匹配，对语料库进行切分，对切分出来的字串按频率排序输出并记下数量seg_num。
"""
有了初始词库，使用正向最大匹配，对语料库进行切分，对切分出来的字串按频率排序输出并记下数量seg_num
"""
from __future__ import unicode_literals
import codecs
import re
# 匹配所有汉字与规定符号
re_han_cut = re.compile("([\u4E00-\u9FD5a-zA-Z0-9-+#&\._/\u03bc\u3001\(\)\uff08\uff09\~\'\u2019]+)", re.U)
# 匹配所有汉字
re_han = re.compile("([\u4E00-\u9FD5]+)", re.U)
class Cuting(object):
def __init__(self, file_corpus, file_dict, file_segment):
self.file_corpus = file_corpus
self.file_dict = file_dict
self.file_segment = file_segment
self.wdict = {}
self.get_dict()
def get_dict(self):
"""
遍历初始字典文件，初始化wdict字典 => {one_word:[many two world]}
:return:
"""
f = codecs.open(self.file_dict, 'r', encoding='utf-8')
# 遍历每一行数据
for lineno, line in enumerate(f, 1):
line = line.strip()
line = line.split('\t')
w = line[0]
if w:
if w[0] in self.wdict:
value = self.wdict[w[0]]
value.append(w)
self.wdict[w[0]] = value
else:
self.wdict[w[0]] = [w]
def fmm(self, sentence):
"""
将子串中在wdict中two_word保存到result表中
:param sentence: 字符子串
:return:
"""
N = len(sentence)
k = 0
result = []
while k < N:
w = sentence[k]
maxlen = 1
# 如果这个字在初始化字典wdict中
if w in self.wdict:
# 初始化字典中的value，是一个列表，里面有许多上一步找到的two_word
words = self.wdict[w]
t = ''
for item in words:
itemlen = len(item)
if sentence[k:k + itemlen] == item and itemlen >= maxlen:
t = item
maxlen = itemlen
if t and t not in result:
result.append(t)
k = k + maxlen
return result
def judge(self, words):
"""
判断这个子串是否只有汉字
:param words:
:return:
"""
flag = False
n = len(''.join(re_han.findall(words)))
if n == len(words):
flag = True
return flag
def cut(self, sentence):
"""
:param sentence:
:return:
"""
buf = []
# 在商品名称中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表
blocks = re_han_cut.findall(sentence)
# 遍历每一个子串
for blk in blocks:
if blk:
# 将子串中在wdict中的two_word返回
fm = self.fmm(blk)
if fm:
try:
# 如果返回值不为空，则将这些词以“|”进行拼接，并以此构建正则表达式
re_split = re.compile('|'.join(fm))
# split方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表
for s in re_split.split(blk):
# 如果这个子串只有汉字，则将该子串添加到列表中，最终返回该列表
if s and self.judge(s):
buf.append(s)
except:
pass
return buf
def find(self):
"""
:return:
"""
input_data = codecs.open(self.file_corpus, 'r', encoding='utf-8')
output_data = codecs.open(self.file_segment, 'w', encoding='utf-8')
dataset = {}
# 遍历每一个语料文件
for lineno, line in enumerate(input_data, 1):
line = line.strip()
# 遍历基于正则切割的字符串列表
for w in self.cut(line):
if len(w) >= 2:
dataset[w] = dataset.get(w, 0) + 1
# 基于词频进行排序
data_two = sorted(dataset.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)
seg_num = len(data_two)
for key in data_two:
output_data.write(key[0] + '\t' + str(key[1]) + '\n')
print('Having segment %d words' % seg_num)
input_data.close()
output_data.close()
return seg_num这一步会生成片段语料文件file_segment.txt
片段语料文件会根据初始词库的迭代更新而变化。
4.利用搜索引擎判断新词
对切分产生的字串按频率排序，前H=2000的字串进行搜索引擎（百度）。若字串是“百度百科”收录词条，将该字串作为词加入词库；或者在搜索页面的文本中出现的次数超过60,也将该字串作为词加入词库；
#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
对切分产生的字串按频率排序，前H=2000的字串进行搜索引擎（百度）,
若字串是“百度百科”收录词条，将该字串作为词加入词库，
或者在搜索页面的文本中出现的次数超过60,也将该字串作为词加入词库；
"""
import requests
from lxml import etree
import codecs
import re
def search(file_segment, file_dict, H, R, iternum):
# headers，从网站的检查中获取
headers = {'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch, b',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',
'Cache-Control': 'max-age=0',
'Connection': 'keep-alive',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/57.0.2987.133 Safari/537.'
}
# 加载切分出来的子符串
input_data = codecs.open(file_segment, 'r', encoding='utf-8')
read_data = input_data.readlines()
N = len(read_data)
if H > N:
H = N
output_data = codecs.open(file_dict, 'a', encoding='utf-8')
n = 0
m = 1
# 遍历切分出的子符串
for line in read_data[:H]:
line = line.rstrip()
line = line.split('\t')
# 字符串
word = line[0]
try:
# 访问百度百科词条
urlbase = 'https://www.baidu.com/s?wd=' + word
dom = requests.get(urlbase, headers=headers)
ct = dom.text
# 在搜索页面的文本中出现的次数
num = ct.count(word)
html = dom.content
selector = etree.HTML(html)
flag = False
# 若字串是“百度百科”收录词条，将该字串作为词加入词库
if selector.xpath('//h3[@class="t c-gap-bottom-small"]'):
ct = ''.join(selector.xpath('//h3[@class="t c-gap-bottom-small"]//text()'))
lable = re.findall(u'(.*)_百度百科', ct)
for w in lable:
w = w.strip()
if w == word:
flag = True
if flag:
output_data.write(word + '\titer_' + str(iternum) + '\n')
n += 1
# 在搜索页面的文本中出现的次数超过阈值R=60,也将该字串作为词加入词库
else:
if num >= R:
output_data.write(word + '\titer_' + str(iternum) + '\n')
n += 1
m += 1
if m % 100 == 0:
print('having crawl %dth word\n' % m)
except:
pass
print('Having add %d words to file_dict at iter_%d' % (n, iternum))
input_data.close()
output_data.close()
return n这一步会将发现的新词添加到dict.txt文件中。
5.迭代寻找新词
更新词库后，重复step3，step4进行迭代。当searh_num=0时，结束迭代；当seg_num小于设定的Y=3000,进行最后一次step4，并H设定为H=seg_num，执行完后结束迭代，最后词库就是本程序所找的词。
#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
算法步骤：
1.统计语料库中出现单字，双字的频率，前后链接的字相关信息；
2.对统计出的单字和双字的结果，使用互信熵，选择大于阈值K=的词加入词库，作为初始词库；
3.有了初始词库，使用正向最大匹配，对语料库进行切分，对切分出来的字串按频率排序输出并记下数量seg_num
4.对切分产生的字串按频率排序，前H=5000的字串进行搜索引擎（百度）,
若字串是“百度百科”收录词条，将该字串作为词加入词库，
或者在搜索页面的文本中出现的次数超过60,也将该字串作为词加入词库；
5.更新词库后，重复step3，step4进行迭代，,当searh_num=0时，结束迭代；
当seg_num小于设定的Y=1000,进行最后一次step4，并H设定为H=seg_num，执行完后结束迭代，
最后词库就是本程序所找的词
"""
from __future__ import absolute_import
__version__ = '1.0'
__license__ = 'MIT'
import os
import logging
import time
import codecs
import sys
from module.corpus_count import *
from module.corpus_segment import *
from module.select_model import *
from module.words_search import *
# 获取当前路径
medfw_path = os.getcwd()
file_corpus = medfw_path + '/data_org/file_corpus.txt'
file_dict = medfw_path + '/data_org/dict.txt'
file_count_one = medfw_path + '/data_org/count_one.txt'
file_count_two = medfw_path + '/data_org/count_two.txt'
file_segment = medfw_path + '/data_org/file_segment.txt'
# 日志设置
log_console = logging.StreamHandler(sys.stderr)
default_logger = logging.getLogger(__name__)
default_logger.setLevel(logging.DEBUG)
default_logger.addHandler(log_console)
def setLogLevel(log_level):
global logger
default_logger.setLevel(log_level)
class MedFW(object):
def __init__(self, K=10, H=2000, R=60, Y=5000):
self.K = K # 互信息熵的阈值
self.H = H # 取file_segment.txt前多少个
self.R = R # 片段单词在搜索引擎出现的阈值
self.Y = Y # 迭代结束结束条件参数
self.seg_num = 0 # 片段语料库的数量
self.search_num = 0 # 搜索引擎向 file_dict 添加单词的数量
# step1: 统计语料库中出现单字，双字的频率，前后链接的字相关信息；
def medfw_s1(self):
for i in range(1, 3):
if i == 1:
file_count = file_count_one
else:
file_count = file_count_two
default_logger.debug("Counting courpus to get %s...\n" % (file_count))
t1 = time.time()
cc = Finding(file_corpus, file_count, i)
cc.find_word()
default_logger.debug("Getting %s cost %.3f seconds...\n" % (file_count, time.time() - t1))
# step2: 对统计出的单字和双字的结果，使用互信熵，选择大于阈值K=的词加入词库，作为初始词库；
def medfw_s2(self):
default_logger.debug("Select stable words and generate initial vocabulary... \n")
select(file_count_one, file_count_two, file_dict, self.K)
# step3: 有了初始词库，使用正向最大匹配，对语料库进行切分，对切分出来的字串按频率排序输出并记下数量seg_num
def medfw_s3(self):
t1 = time.time()
sc = Cuting(file_corpus, file_dict, file_segment)
self.seg_num = sc.find()
default_logger.debug("Segment corpuscost %.3f seconds...\n" % (time.time() - t1))
# step4:对片段语料中的单词使用搜索引擎进行搜索
def medfw_s4(self, H, R, iternum):
t1 = time.time()
self.search_num = search(file_segment, file_dict, H, R, iternum)
default_logger.debug("Select words cost %.3f seconds...\n" % (time.time() - t1))
# 主程序
def medfw(self):
# default_logger.debug("Starting to find words and do step1...\n" )
print('-----------------------------------')
print('step1:count corpus')
self.medfw_s1()
print('-----------------------------------')
print('step2:select stable words and generate initial vocabulary')
self.medfw_s2()
print('-----------------------------------')
print('step3:use initial vocabulary to segment corpus')
self.medfw_s3()
print('-----------------------------------')
print('step4:use search engine to select words of segment corpus')
self.medfw_s4(H=self.H, R=self.R, iternum=0)
print('-----------------------------------')
print('step5:cycling iteration')
iter_num = 1
while True:
if self.search_num:
default_logger.debug("Itering %d...\n" % (iter_num))
t1 = time.time()
self.medfw_s3()
print("---------------------- seg_num:%s -----------------------" % self.seg_num)
if self.seg_num <= self.Y:
self.H = self.seg_num
self.medfw_s4(H=self.H, R=self.R, iternum=iter_num)
default_logger.debug("Ending the iteration ...\n")
break
else:
self.medfw_s4(H=self.H, R=self.R, iternum=iter_num)
iter_num += 1
default_logger.debug("Itering %d cost %.3f seconds...\n " % ((iter_num - 1), time.time() - t1))
else:
break
with codecs.open(file_dict, 'r', encoding='utf-8') as f:
total_num = len(f.readlines())
print('Having succcessfuly find %d words from corpus ' % total_num)
if __name__ == '__main__':
md = MedFW(K=10, H=3000, R=50, Y=3000)
md.medfw()这一步会多轮迭代寻找新词。
6.方法总结
实践表明：这种思路获得的结果有一定用处，获得的结果需要人工来甄别。缺点的话也很明显，比如一个长的品牌名或者商品名，如果其中几个连续的词的词频很高，并且本身也能成词，就会将这个品牌名或者商品名切散！还有待继续研究！
- 反作弊基于左右信息熵和互信息的新词挖掘
- find-Chinese-medical-words
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