一. 短语挖掘
1. 什么是短语挖掘
这个的短语挖掘指的是词汇和短语的挖掘，是一个统称。短语挖掘输入的是领域语料，输出的是领域短语。领域语料是大量文章融合在一起组成的。
2. 高质量短语的评估维度
a. 频率，一个n-gram出现的频率越高，那么它是高质量的文章的可能性就越高。
b. 一致性，n-gram中的单词的搭配是否合理
b. 信息量，高质量的短语需要表达一定的主题和概念,比如“机器学习”和“这篇文章”相比，在机器学期的语料库了，前者的质量更高
c. 完整性，高质量的短语需要是一个完整的语义单元，如“支持向量机“与“向量机”相比，完整性要更高
3.领域短语挖掘方法
无监督学习方法
1. 候选短语生成：使用n-gram切割文章（n取1-6），设定频率阈值，保留频率在30以上（经验值）的短语。
2. 统计特征计算：tf-idf，textRank，PMI(点互信息)， 左右邻熵。
it-idf，textRank可以筛除一下文中出现的频率高但是不那么重要的词，如代词，副词，介词，助词等。
PMI点互信息，通过衡量短语的一致性，比较n值相同的n-gram短语，哪种分割方式更合理。处理分词越界的情况。
比如说“电影院”比“的电影”更具备一致性
左右邻熵，描绘的是一个短语左右搭配的丰富度，一个好的短语左右搭配应该是分厂丰富的。而如果一个短语的左右搭配不那么丰富，就不是一个好短语。比如，“亚里士多”的右边总是出现一个“德“字，右熵不丰富，不是好短语。
3. 质量评分，综合这些特征分的结果，来评估短语的质量并得到一个分数，取评分靠前的k个短语作为输出。
有监督学习方法
在无监督学习的基础上添加样本标注，分类器学习，语料切割这两个过程。
样本标注：人工或者是远程监督的方式，远程监督一般使用在线知识库，如果短语在词库中就认为是高质量短语。
分类器学习：决策树，贝叶斯，随机深林，svm都可以，特征向量方面可以使用无监督学中的统计特征（if-idf，PMI,左右邻熵计算出来的值）
语料切割：其实就是过滤的过程，过滤候选短语中的高质量短语，进行下一轮迭代。
二. 同义词挖掘
1. 什么是同义词？同义词包括哪几类？
同义词是值意义相同或者相近的词。
包括下面几类:
a. 不同国家的语言互译。如，玩具对toy
b. 相同含义的词。男孩与男生，枯萎与干枯
c.中国人的字，名，号，雅称，官称，谥号。如，宋太祖与赵匡义，周杰伦与周董
d. 动植物，药品，疾病等的别称或俗称。如：西红柿与番茄
e.简称。如，江西与赣。
2. 同义词的挖掘方法
a. 基于同义词资源的方式：爬虫爬取维基百科，百度百科，获取同义词信息。优点，准确度高。缺点，只包含书面用语。
b.基于匹配的方式：模式无法定义完全，召回率低
c.自举法：利用先用的模式找到同义词对，再利用同义词对取发现新的模式。反复重复上面两个步骤直到达到终止条件（准确率达到一定水平，或者无法发现更多的同义词）
三. 缩略词的检测，抽取和预测
1. 检测，抽取
缩略词的检测和抽取目的是为了发现文本中的缩略词对。目前缩略词的抽取方法主要以模式匹配为主。
1. 模式匹配：通过模板找到缩略词对。如A的同义词是B;A是B的简称等。
如何验证由模式匹配选出来的同义词的质量呢？
字符匹配程度：编辑距离，长度差异，缩略词的字在全称重的分布是否均匀。
词性特征：如北京大学的词性是【ns+n】,ns是地名，n是普通名词，显然只保留地名或者普通名词都是不对的。
2. 枚举并剪枝：枚举实体名称的所有的子序列，排除文章中没有出现的或者是出现频率太少的子序列
2. 缩略词的预测
略
四. 实体识别
实体识别指的是定位文章中的命名实体，并将其分到预先定义的类型集合当中。
1. 实体的类型有哪些？
粗颗粒度：人物，机构，地点，货币，时间，百分比
细颗粒度：演员，医生，运动员等。而且一个实体可有有多个标签。
2. NER的方法有哪些？
1. 基于规则匹配：优点可解释，缺点规则梳理难，无法穷尽规则，召回率低
2. 监督学习：使用BIO序列标注法，B表示实体名词的开始，I表示实体名词的中间或者是结束部分，O表示字符不是实体。
需要大量的以标注文本。使用CRF条件随机场。
半监督方法：自举法，或者是协同训练的方式，利用两个规则交替迭代不断优化的方式，得到更多的标记数据。但是需要注意如果不小心引入了错误，迭代的过程会将问题放大。每轮迭代如何进行自检呢？
3. 深度学习方法：也是监督学习方法中的一种。相对机器学习而言，不需要关注繁琐的规则和特征。但是因为这样，深度学习并没有真正意义上理解语言的含义。常用的方法BiLSTM-CRF(加密部分使用双向的LSTM,解密部分使用CRF条件随机场)
来源：CSDN
作者：langsiming
链接：https://blog.csdn.net/langsiming/article/details/103945300