未登陆词／停用词建立和使用

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一. 未登陆词：

   未登录词即没有被收录在分词词表中但必须切分出来的词，包括各类专有名词（人名、地名、企业名等）、缩写词、新增词汇等等(参考百度百科定义)

    下面简单谈下补充思路：

• 中文输入法对于新词的补充实效性比较强，国内比较知名的输入法，例如搜狗输入法／百度输入法／qq输入法在官网都有相应的词库；例如搜狗输入法（https://pinyin.sogou.com/dict/),在其官网有专门的细胞词库

    我们可以导出这些有领域性的词汇进行补充，但是很遗憾，导出的为scel格式，这里我们需要将scel格式转为txt，下面通过深蓝词库转换工具(https://github.com/studyzy/imewlconverter，很遗憾，目前只适用于windows系统，但是支持的输入法种类非常多)，进行转化；

   

• 具体情况具体分析，这块还是需要认为不断的补充，不然就不叫未登陆词了；这里补充的思路可以适当借鉴停用词库的建立；

二.停用词

      停用词是指在信息检索中，为节省存储空间和提高搜索效率，在处理自然语言数据（或文本）之前或之后会自动过滤掉某些字或词，这些字或词即被称为Stop Words（停用词）。这些停用词都是人工输入、非自动化生成的，生成后的停用词会形成一个停用词表。但是，并没有一个明确的停用词表能够适用于所有的工具。甚至有一些工具是明确地避免使用停用词来支持短语搜索的 (参考百度百科)

    我的理解：停用词对语义的理解帮助微乎其微，去除停用词，可以简化文本结构，降低存储，降维；

    但是，不少blog上列了一大堆停用词，例如有将“不可抗拒”列为停用词，这.....; 实际上，停用词对于自然语言处理起到非常关键的作用，例如文本分类，见下面一片文章的测试结果：

    

       遇到停用词，我们处理的思路大致如下：

    这里简单的模拟一个，计算tf-idf，对词的重要性进行评估（剩余的计算方式后续考虑在特征工程中进行说明）

#模拟对xx笔记本的评论场景

import os
from pyltp import  Segmentor
from math import log


def word_cut(sentences):
    abs_path = "/Users/hqh/nlp/3.4.0/ltp_data_v3.4.0"
    cws_path = os.path.join(abs_path, 'cws.model')
    seg = Segmentor()  # 生成实例对象
    seg.load(cws_path)
    words = seg.segment(sentences)
    return words


dict={
    "这台笔记本真漂亮":1,
    "我觉得这台笔记本在性能上很突出":1,
    "这台笔记本各方面都还可以":1,
    "笔记本的散热一般，笔记本的性价比不高":0
}  # 评论语作为key,value代表对笔记本的情感，褒义为1，贬义为0
#tf ／ idf 函数


''' tf-idf计算  '''
word_all={}
word_document={}
for key in dict.keys():
    words=list(word_cut(key))
    words_set=set(words)
    for tmp in words:
        if tmp not in word_all.keys(): #如果不在，咋们初始化
            word_all[tmp]=1
        else:
            word_all[tmp]+=1    #如果在了，那么计数器累加1
    for tmp in words_set:
        if tmp not in word_document.keys():
            word_document[tmp]=1
        else:
            word_document[tmp]+=1


total=sum(word_all.values())
length=len(dict.values())
for k,v in word_all.items():
   tf=word_all[k]/total
   idf=log(length/word_document[k])
   tf_idf=tf*idf
   print(k+'---->'+str(tf)+'----->'+str(idf)+'---->'+str(tf_idf))

结果：

这---->0.09090909090909091----->0.28768207245178085---->0.026152915677434625
台---->0.09090909090909091----->0.28768207245178085---->0.026152915677434625
笔记本---->0.15151515151515152----->0.0---->0.0
真---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
漂亮---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
我---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
觉得---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
在---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
性能---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
上---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
很---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
突出---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
各---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
方面---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
都---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
还---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
可以---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
的---->0.06060606060606061----->1.3862943611198906---->0.08401784006787216
散热---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
一般---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
，---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
性价比---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
不---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608
高---->0.030303030303030304----->1.3862943611198906---->0.04200892003393608