java使用Nagao算法实现新词发现、热门词的挖掘

Java使用Nagao算法实现新词发现、热门词的挖掘攻略

本文将介绍如何使用Java实现Nagao算法对文本进行分析，从而实现新词发现和热门词挖掘。攻略分为以下四步：

1. 数据预处理

在使用Nagao算法对文本进行分析前，需要对词语进行切分。Java中常用的中文分词工具有jieba、HanLP等，本文以使用HanLP为例：

import com.hankcs.hanlp.HanLP;
import com.hankcs.hanlp.seg.Segment;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;

String text = "小明是一位机器学习的工程师";
Segment segment = HanLP.newSegment().enableNameRecognize(true);
List<Term> termList = segment.seg(text);

1. 构建词语共现矩阵

将文本中分词后的每一个词语和它相邻的词语组合起来，形成词语共现对，并构建一个词语共现矩阵。在Java中可以使用Map< Pair, Integer>结构来实现共现矩阵:

Map<Pair<String, String>, Integer> pairCount = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < termList.size() - 1; i++) {
    String word1 = termList.get(i).word;
    String word2 = termList.get(i + 1).word;
    Pair<String, String> pair = new Pair<>(word1, word2);
    int count = pairCount.getOrDefault(pair, 0);
    pairCount.put(pair, count + 1);
}

1. 计算词语权重

基于词语共现矩阵，计算每一个词语的权重。使用Nagao算法来计算权重：

public Map<String, Double> calculateWordWeight(Map<Pair<String, String>, Integer> pairCount) {
    Map<String, Integer> wordCount = new HashMap<>();
    for (Pair<String, String> pair : pairCount.keySet()) {
        String word1 = pair.getKey();
        String word2 = pair.getValue();
        int count = pairCount.get(pair);
        wordCount.put(word1, wordCount.getOrDefault(word1, 0) + count);
        wordCount.put(word2, wordCount.getOrDefault(word2, 0) + count);
    }
    Map<String, Double> wordWeight = new HashMap<>();
    for (Pair<String, String> pair : pairCount.keySet()) {
        String word1 = pair.getKey();
        String word2 = pair.getValue();
        double weight = (pairCount.get(pair) * 1.0) / Math.sqrt(wordCount.get(word1) * wordCount.get(word2));
        wordWeight.put(word1, wordWeight.getOrDefault(word1, 0.0) + weight);
        wordWeight.put(word2, wordWeight.getOrDefault(word2, 0.0) + weight);
    }
    List<Map.Entry<String, Double>> list = new ArrayList<>(wordWeight.entrySet());
    list.sort((o1, o2) -> o2.getValue().compareTo(o1.getValue()));
    Map<String, Double> ans = new LinkedHashMap<>();
    for (Map.Entry<String, Double> entry : list) {
        ans.put(entry.getKey(), entry.getValue());
    }
    return ans;
}

1. 提取关键词

根据计算所得的词语权重，提取关键词。本文使用Top-K算法来提取权重最高的几个词语：

public List<String> extractKeywords(Map<String, Double> wordWeight, int k) {
    List<String> keywords = new ArrayList<>();
    int count = 0;
    for (String word : wordWeight.keySet()) {
        if (count >= k) break;
        if (word.length() > 1) { // 只保留长度大于1的词语
            keywords.add(word);
            count++;
        }
    }
    return keywords;
}

示例说明

示例1

文本："我们是一道道题，我们是一道道难题，解决难题是我们最擅长的事情"

预处理后分词结果：["我们", "是", "一道道", "题", "，", "我们", "是", "一道道", "难题", "，", "解决", "难题", "是", "我们", "最", "擅长", "的", "事情"]

构建词语共现矩阵："我们"和"是"的共现次数为2次，以此类推，得到以下词语共现矩阵：

	我们	是	一道道	题	，	难题	解决	最	擅长	的	事情
我们	0	2	2	0	1	1	0	1	1	0	1
是	2	0	2	0	1	0	0	0	0	0	0
一道道	2	2	0	2	0	1	0	0	0	0	0
题	0	0	2	0	1	0	0	0	0	0	0
，	1	1	0	1	0	1	0	0	0	0	0
难题	1	0	1	0	1	0	1	0	0	0	0
解决	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0
最	1	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0
擅长	1	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0
的	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1
事情	1	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0

根据词语共现矩阵，计算得到每一个词语的权重。以"题"为例，它的权重计算如下：

• "题"和"一道道"共现2次，"题"出现了1次，而"一道道"出现了3次。因此，"题"的权重为 $\frac{2}{\sqrt{2 \times 3}} = 0.816$

计算完所有词语的权重后，按照权重从高到低进行排序，得到：

1. 一道道
2. 题
3. 我们
4. 难题
5. 是
6. 最
7. 擅长
8. 解决
9. 事情
10. 的
11. ，

提取权重最高的3个词语，得到：["一道道", "题", "我们"]

示例2

文本："小天是一名机器学习工程师，他非常喜欢机器学习"

预处理后分词结果：["小天", "是", "一名", "机器学习", "工程师", "，", "他", "非常", "喜欢", "机器学习"]

构建词语共现矩阵："小天"和"是"的共现次数为1，以此类推，得到以下词语共现矩阵：

	小天	是	一名	机器学习	工程师	，	他	非常	喜欢
小天	0	1	1	0	1	0	0	0	0
是	1	0	1	0	1	0	0	0	0
一名	1	1	0	1	1	0	0	0	0
机器学习	0	0	1	0	1	1	0	1	1
工程师	1	1	1	1	0	0	0	0	0
，	0	0	0	1	0	0	1	0	0
他	0	0	0	0	0	1	0	1	1
非常	0	0	0	1	0	0	1	0	1
喜欢	0	0	0	1	0	0	1	1	0

根据词语共现矩阵，计算得到每一个词语的权重。以"机器学习"为例，它的权重计算如下：

• "机器学习"和"小天"共现0次，"机器学习"出现了2次，而"小天"出现了1次。因此，"机器学习"的权重为 $\frac{0}{\sqrt{2\times 1}} + \frac{2}{\sqrt{2 \times 2}} = 0.707$

计算完所有词语的权重后，按照权重从高到低进行排序，得到：

1. 机器学习
2. 工程师
3. 小天
4. 非常
5. 喜欢
6. 一名
7. 是
8. 他
9. ，

提取权重最高的3个词语，得到：["机器学习", "工程师", "小天"]