词频、互信息、信息熵发现中文新词
新词发现任务是中文自然语言处理的重要步骤。新词有“新”就有“旧”，属于一个相对个概念，在相对的领域（金融、医疗），在相对的时间（过去、现在）都存在新词。文本挖掘会先将文本分词，而通用分词器精度不过，通常需要添加自定义字典补足精度，所以发现新词并加入字典，成为文本挖掘的一个重要工作。
单词的定义，来自维基百科的定义如下：
在语言学中，单词（又称为词、词语、单字；英语对应用语为“word”）是能独立运用并含有语义内容或语用内容（即具有表面含义或实际含义）的最小单位。单词的集合称为词汇、术语，例如：所有中文单词统称为“中文词汇”，医学上专用的词统称为“医学术语”等。词典是为词语提供音韵、词义解释、例句、用法等等的工具书，有的词典只修录特殊领域的词汇。
单从语义角度，“苹果“的法语是"pomme"，而“土豆”的法语是"pomme de terre"，若按上面的定义，“土豆”是要被拆的面目全非，但"pomme de terre"是却是表达“土豆”这个语义的最小单位；在机构名中，这类问题出现的更频繁，"Paris 3"是"巴黎第三大学"的简称，如果"Paris"和"3"分别表示地名和数字，那这两个就无法表达“巴黎第三大学”的语义。而中文也有类似的例子，“北京大学”的”北京“和”大学“都可以作为一个最小单位来使用，分别表示”地方名“和“大学”，如果这样分词，那么就可以理解为“北京的大学”了，所以“北京大学”是一个表达语义的最小单位。前几年有部电影《夏洛特烦恼》，我们是要理解为“夏洛特 烦恼“还是”夏洛 特 烦恼“，这就是很经典的分词问题。
但是从语用角度，这些问题似乎能被解决，我们知道"pomme de terre"在日常生活中一般作为“土豆”而不是“土里的苹果”，在巴黎学习都知道“Paris 3”，就像我们提到“北京大学”特指那所著名的高等学府一样。看过电影《夏洛特烦恼》的观众很容易的就能区分这个标题应该看为“夏洛 特 烦恼”。
发现新词的方法，《互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘 》一文，里面提到的给每一个文本串计算文本片段的凝固程度和文本串对外的使用自由度，通过设定阈值来将文本串分类为词和非词两类。原文给了十分通俗易懂的例子来解释凝固度和自动度。这里放上计算方法。这个方法还有许多地方需要优化，在之后的实践中慢慢调整了。
环境
python >= 3.5
安装
python setup.py install使用说明
import wordiscovery as wd
text = """
新词发现任务是中文自然语言处理的重要步骤。新词有“新”就有“旧”，属于一个相对个概念，在相对的领域（金融、医疗），在相对的时间（过去、现在）都存在新词。文本挖掘会先将文本分词，而通用分词器精度不过，通常需要添加自定义字典补足精度，所以发现新词并加入字典，成为文本挖掘的一个重要工作。
"""
f = wd.Wordiscovery()
# 解析过程默认参数, 根据文本自由调节这几个阈值
# 最小信息熵0.01
# 最小互信息4
# 最小词频2
f.parse(text) # f.parse(text, 0.01, 4, 2)
# {'分词': (2, 5.18271944179699, 0.6931471805599453),
# '字典': (2, 6.2813317304651, 0.6931471805599453),
# '文本': (3, 4.895037369345209, 0.6365141682948128),
# '文本挖掘': (2, 5.588184549905154, 0.6931471805599453),
# '新词': (4, 4.371789225580661, 1.0397207708399179),
# '相对': (3, 4.3842117455792184, 0.6365141682948128),
# '精度': (2, 6.2813317304651, 0.6931471805599453),
# '通常': (2, 5.18271944179699, 0.6931471805599453),
# '重要': (2, 5.028568761969732, 0.6931471805599453),
# '需要': (2, 5.028568761969732, 0.6931471805599453),
# '领域': (2, 6.2813317304651, 0.6931471805599453)}
