spark发现新词

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基于大规模语料的新词发现算法【转自matix67】

最近需要对商品中的特有的词识别,因此需新词发现算法,matrix的这篇算法很好. 对中文资料进行自然语言处理时,我们会遇到很多其他语言不会有的困难,例如分词——汉语的词与词之间没有空格,那计算机怎么才知道“已结婚的和尚未结婚的”究竟是“已/结婚/的/和/尚未/结婚/的”,还是“已/结婚/的/和尚/未/结婚/的”呢? 这就是所谓的分词歧义难题.不过,现在很多语言模型都已能比较漂亮地解决这一问题了.但在中文分词领域里,还有一个比分词歧义更令人头疼的东西—— 未登录词.中文没有首字母大写,专名号也被取…

用python实现新词发现程序——基于凝固度和自由度

互联网时代,信息产生的数量和传递的速度非常快,语言文字也不断变化更新,新词层出不穷.一个好的新词发现程序对做NLP(自然预言处理)来说是非常重要的. N-Gram加词频最原始的新词算法莫过于n-gram加词频了.简单来说就是,从大量语料中抽取连续的字的组合片段,这些字组合片段最多包含n个字,同时统计每个字组合的频率,按照词频并设置一个阈值来判断一个字组合片段是否为词汇. 该方法简单处理速度快,它的缺点也很明显,就是会把一些不是词汇但出现频率很高的字组合也当成词了. 凝固度和自由度这个算法在文…

【新词发现】基于SNS的文本数据挖掘、短语挖掘

互联网时代的社会语言学:基于SNS的文本数据挖掘 python实现 https://github.com/jtyoui/Jtyoui/tree/master/jtyoui/word 这是一个无监督训练文本词库与分词 (转载) java实现 https://gitee.com/tyoui/jsns 这个速度要快一点.逻辑比较清楚些(转载) 更多实现见文章末尾: 实现原理如下:(转载)http://www.matrix67.com/blog/archives/5044 今年上半年,我在人人网实习了…

解决在编程方式下无法访问Spark Master问题

我们可以选择使用spark-shell,spark-submit或者编写代码的方式运行Spark.在产品环境下,利用spark-submit将jar提交到spark,是较为常见的做法.但是在开发期间,每次都需要编译jar去做提交是一件麻烦事儿.尤其是在IDE例如IntelliJ Idea下,更直接的方式还是在main()方法中直接通过SparkContext运行.例如: object DataFrameApp { def main(args: Array[String]): Unit = { …

互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘

今年上半年,我在人人网实习了一段时间,期间得到了很多宝贵的数据,并做了一些还算有意义的事情,在这里和大家一块儿分享.感谢人人网提供的数据与工作环境,感谢赵继承博士.詹卫东老师的支持和建议.在这项工作中,我得到了很多与众人交流的机会,特别感谢 OpenParty . TEDxBeijing 提供的平台.本文已发表在了<程序员>杂志,分上下两部分刊于 2012 年 7 月刊和 8 月刊,在此感谢卢鸫翔编辑的辛勤工作.由于众所周知的原因,<程序员>刊出的文章被和谐过(看到后面大家就自动…

word2vec 在非自然语言处理 (NLP) 领域的应用

word2vec 本来就是用来解决自然语言处理问题的,它在 NLP 中的应用是显然的. 比如,你可以直接用它来寻找相关词.发现新词.命名实体识别.信息索引.情感分析等:你也可以将词向量作为其他模型的输入,用于诸如文本分类.聚类等各种自然语言处理问题. 事实上,word2vec 的思想和工具,还可以应用于自然语言处理之外的其他领域.一个词,无非就是个符号:句子是词的序列,无非也就是个符号序列.如果我们能够在其他的应用场景中,构造出一些符号,还有这些符号形成的序列,那我们就可以试一把 word2ve…