基于今日头条开源数据的词共现、新热词发现、短语发现

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实现的功能大致有三个：

    词共现是词-词离散出现，词共现包括了上面的内容，探究：‘举’，‘来说’，不用挨着的词出现的次数。

本文完整源码  数据集获取方式：

关注微信公众号 datayx  然后回复 今日头条 即可获取。

一、数据集介绍

数据来源：今日头条中文新闻（文本）分类数据集

今日头条是最近开源的数据集，38w，其中的数据格式为：

每行为一条数据，以!分割的个字段，从前往后分别是 新闻ID，分类code（见下文），分类名称（见下文），新闻字符串（仅含标题），新闻关键词。

二、短语发现、新词发现算法介绍2.1 理论介绍  凝聚度：

以双汉字词语为例，可以想象到，如果该词语的聚合度很低，说明其第一个字和第二个字的相关性很弱，甚至是不相关的，那么P(S)和P(sl)×P(sr)将处于同一个数量级。

相反，如果该词语的聚合度很高，“齐天”、“大圣”和“齐天大圣”三者的概率都很接近，因此P(S)/(P(sl)×P(sr))将是一个远大于1的数值。

自由度：

用熵来衡量一个词语的自由度。假设一个词语一共出现了N次，其左边共出现过n个汉字，每个汉字依次出现N1，N2，……，Nn次，则满足N = N1 + N2 + …… + Nn，因此可以计算该词语左边各个汉字出现的概率， 并根据熵公式计算左邻熵。熵越小则自由度越低，例如“天大圣”的左邻熵接近于0，因为“齐”字的概率几乎为1；熵越大则自由度越高，表示用词搭配越混乱、越自由、越多样。 因为“天大圣”的左邻熵很小，而右邻熵则相对较大，因此我们将一个词语左邻熵和右邻熵中较小者作为最终的自由度。

IDF:

逆文档词频

2.2 主函数参数

算法的参数描述：

其中的参数：：

    diction:字典，第一批Jieba分词之后的内容算法步骤：可用的函数:三、词共现算法介绍

我这边只是简单利用笛卡尔积:

• permutations 排列

• combinations 组合,没有重复

• combinations_with_replacement 组合,有重复

文件夹介绍：

• 短语发现、新词发现算法：termsRecognition.py

• 今日头条数据38w：toutiao_data.csv

• 二元组算法：tuplewords.py

先来看看数据长啥样：

4.1 短语发现、新词发现模块

4.1.1 没有经过分词的原始语料

得到的结论，如图：

这边其实可以在Jieba分词的时候，预先载入一些停用词。这边来看，发现的有：对下联、王者荣耀

4.1.2 经过分词的原始语料

当然，探究的是词-词之间的连续共现的情况。此时，我用今日头条的关键词其实不是特别合适，因为关键词之间没有前后逻辑关系在其中。

得到的结论：

其中发现了的规律都没啥用，大家看看就行。

4.2 词共现模块

二元组模块跟4.1中，分完词之后的应用有点像，但是这边是离散的，之前的那个考察词-词之间的排列需要有逻辑关系，这边词共现会更加普遍。

其中，在该模块写入了两种：

• 热词统计

• 词共现统计

该模块输入的是keywords，List形：

tw.CoOccurrence就是对上面的内容进行解析，得到了：

发现，快乐大本营-谢娜的组合比较多，詹姆斯-猛龙嘛，看客们懂的，詹皇血克猛龙，哈哈~ 热词发现这个很常规：

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