Python无监督抽词

如何快速正确分词，对于SEO来说，是提取tags聚合，信息关联的好帮手。

目前很多分词工具都是基于一元的分词法，需要词库来辅助。

通过对Google黑板报第一章的学习，如何利用统计模型进行分词。

本方法考虑了3个维度：

凝聚程度：两个字连续出现的概率并不是各自独立的程度。例如“上”出现的概率是1×10^-5，”床”出现的概率是1×10^-10，如果这两个字的凝聚程度低，则”上床”出现的概率应该和1×10^-15接近，但是事实上”上床”出现的概率在1×10^-11次方，远高于各自独立概率之积。所以我们可以认为“上床”是一个词。

左邻字聚合熵：分出的词左边一个字的信息量，比如”巴掌”，基本只能用于”打巴掌”，“一巴掌”，“拍巴掌”，反之”过去”这个词，前面可以用“走过去”，“跑过去”，“爬过去”，“打过去”，“混过去”，“睡过去”，“死过去”，“飞过去”等等，信息熵就非常高。

右邻字聚合熵：分出的词右边一个词的信息量，同上。

下面是一个利用Python实现的demo（转自：http://www.webinfoextract.com/forum.php?mod=viewthread&tid=20）

#!/bin/sh
 
python ./splitstr.py > substr.freq
 
python ./cntfreq.py > word.freq
 
python ./findwords.py > result
 
sort -t"    " -r -n -k 2 result > result.sort

splitstr.py，切分出字数在10以内的子字符串，计算词频，左邻字集合熵，右邻字集合熵，并输出出现10次以上的子字符串：

import math
 
def compute_entropy(word_list):
        wdict={}
        tot_cnt=0
        for w in word_list:
                if w not in wdict:
                        wdict[w] = 0
                wdict[w] += 1
                tot_cnt+=1
        ent=0.0
        for k,v in wdict.items():
                p=1.0*v/tot_cnt
                ent -= p * math.log(p)
        return ent
 
def count_substr_freq():
        fp = open("./video.corpus")
        str_freq={}
        str_left_word={}
        str_right_word={}
        tot_cnt=0
        for line in fp:
                line=line.strip('\n')
                st = line.decode('utf-8')
                l=len(st)
                for i in range(l):
                        for j in range(i+1,l):
                                if j - i  0:
                                                left_word=st[i-1]
                                        else:
                                                left_word='^'
                                        if j < l-1:                                                 right_word=st[j+1]                                         else:                                                 right_word='%'                                         str_left_word[w].append(left_word)                                         str_right_word[w].append(right_word)                                         tot_cnt+=1         for k,v in str_freq.items():                 if v >= 10:
                        left_ent=compute_entropy(str_left_word[k])
                        right_ent=compute_entropy(str_right_word[k])
                        print "%s\t%f\t%f\t%f"%(k,v*1.0/tot_cnt,left_ent,right_ent)
 
if __name__ == "__main__":
        count_substr_freq()

cntfreq.sh，统计每个字的字频：

def count_freq():
    word_freq={}
    fp = open("./substr.freq")
    tot_cnt=0.0
    for line in fp:
        line=line.split('\t')
        if len(line) < 2:
            continue
        st = line[0].decode('utf-8')
        freq = float(line[1])
        for w in st:
            if w not in word_freq:
                word_freq[w]=0.0
            word_freq[w]+=freq
            tot_cnt+=freq
    while True:
        try:
            x,y = word_freq.popitem()
            if x:
                freq=y*1.0/tot_cnt
                print "%s\t%f"%(x.encode('utf-8'),freq)
            else:
                break
        except:
            break
 
if __name__ == "__main__":
    count_freq()

findwords.py，输出凝合程度高，且左右邻字集合熵都较高的字符串：

def load_dict(filename):
        dict={}
        fp=open(filename)
        for line in fp:
                line=line.strip('\n')
                item=line.split('\t')
                if len(item) == 2:
                        dict[item[0]] = float(item[1])
        return dict
 
def compute_prob(str,dict):
        p=1.0
        for w in str:
                w = w.encode('utf-8')
                if w in dict:
                        p *= dict[w]
        return p
 
def is_ascii(s):
        return all(ord(c) < 128 for c in s)
 
def find_compact_substr(dict):
        fp = open("./substr.freq")
        str_freq={}
        for line in fp:
                line = line.decode('utf-8')
                items = line.split('\t')
                if len(items) < 4:
                        continue
                substr = items[0]
                freq = float(items[1])
                left_ent = float(items[2])
                right_ent = float(items[3])
                p=compute_prob(substr,dict)
                freq_ratio=freq/p
                if freq_ratio > 5.0 and left_ent > 2.5 and right_ent > 2.5 and len(substr) >= 2 and not is_ascii(substr):
                        print "%s\t%f"%(substr.encode('utf-8'),freq)
 
if __name__ == "__main__":
        dict=load_dict('./word.freq')
        find_compact_substr(dict)

对3万条视频的标题，抽出的频率最高的50个词如下：

50视频 0.000237

轴承 0.000184

北京 0.000150

中国 0.000134

高清 0.000109

搞笑 0.000101

新闻 0.000100

上海 0.000100

美女 0.000092

演唱 0.000085

音乐 0.000082

—— 0.000082

第二 0.000080

少女 0.000078

最新 0.000074

广场 0.000070

世界 0.000070

现场 0.000066

娱乐 0.000066

大学 0.000064

公司 0.000064

舞蹈 0.000063

电视 0.000063

教学 0.000060

我们 0.000060

国语 0.000059

经典 0.000056

字幕 0.000055

宣传 0.000053

钢管 0.000051

游戏 0.000050

电影 0.000049

演唱会 0.000046

日本 0.000045

小学 0.000045

快乐 0.000044

超级 0.000043

第三 0.000042

宝宝 0.000042

学生 0.000042

广告 0.000041

培训 0.000041

视频 0.000040

美国 0.000040

爱情 0.000039

老师 0.000038

动画 0.000038

教程 0.000037

广州 0.000037

学院 0.000035

文章来源：http://www.imyexi.com/?p=682

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