一种电子商务字典中单字词的自动抽取方法技术

本发明专利技术公开了一种电子商务字典中单字词的自动抽取方法，包括以下步骤：A1、语料准备和预处理；A2、获取所有可能的潜在词组合；A3、基于分布的离散度进行无效词的过滤；A4、进行无效词过滤；A5、进行正则过滤；A6、有效词的补偿；A7、单个字在更长词中作为子串出现的频率统计；A8、补偿交集型误统计修正，减掉重复统计的单字词在更长词中作为子串出现的频率；A9、单字词独立出现频率统计计算；A10、过滤结束，剔除在所有语料中出现次数很少的词低频词。该方法生成的字典可广泛使用于搜索、语义分词、推荐、权重计算等电子商务应用中。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种电子商务字典中单字词的自动抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：A1、语料准备和预处理；A2、对语料进行带有冗余数据的递进穷举，获取所有可能的潜在词组合；采用递进穷举方法按有效词最大长度+1穷举各种分词组合，同时累计各种单字及多字组合出现的频率，形成完整的包含所有可能潜在词集合。引进大于有效词长度的无效潜在词用于过滤切分边界数据；A3、对于长度为2以上的基于较短潜在词在一组以该词作为前缀/后缀的最短长潜在词中分布的离散度进行无效词的过滤；A4、基于长度为2以上潜在词独立出现的概率进行无效词过滤；较短潜在词在包含它的最短长潜在词中出现次数大于一定阀值，并且长潜在词不符合正则过滤条件，则短潜在词count减长潜在词count的差值，对于差为0的短潜在词直接删除，否则短潜在词count为所述差值；A5、对于经过A3、A4两步过滤后剩余的长度为2以上的潜在词进行正则过滤，前缀/后缀/中间包含在预先定义的集合中，并且剩余部分都为以上过滤之后有效词的，则删除该潜在词；同时对于前缀/后缀包含在预先定义的集合中，并且不在例外的词的集合；A6、出现在唯一上下文中误删除长度为2以上有效词的补偿；首先基于如下条件判断出现在唯一上下文中误删除的潜在词：(1)该潜在词不符合正则过滤条件；(2)包含该潜在词的所有潜在词都被过滤掉了，不管长度是多少；(3)该潜在词的count与所有包含它的潜在词count相同；其次，找到包含该误删除词的最长潜在词；在一个潜在词出现在多个最长潜在词的情况下，做拼接，重新还原切分边界；然后对以上最长潜在词/还原的切分单元基于已有有效词进行正/逆向最大匹配分词，如果切分的组合已经作为一个潜在词出现在有 效词词典中，则继续向后扫描字符串，对于没有出现在潜在词字典中的长度不小于2的最长切分组合加入到有效潜在词词典中，频率为该组合的全切分的原始频率；最后对于最长潜在词中不包含有效词的，则保留最长潜在词，加入有效词词典中；A7、单个字在更长词中作为子串出现的频率统计：找到包含该字的所有其它更长有效词，从短到长依次处理，删除所有包含当前词的更长词；A8、补偿交集型误统计修正，减掉重复统计的单字词在更长词中作为子串出现的频率；1)对于所有步骤A7中剩余词获取全切分结束后的原始count，作为词的当前count；2)对于步骤A7中剩余词找到所有以当前字作为前缀和后缀的潜在词，作为前缀和后缀的分为两组，两组中各取一个两两组合；3)对2)中生成的组合结果到步骤A7的结果中逐一匹配，对于匹配成功的组合，则用组成该组合的两个词其中之一的当前count减去组合的原始count；A9、单字词独立出现频率统计计算，从递进穷举中获取的单字词的总频率减掉步骤8最终获取的count；A10、过滤结束，剔除在所有语料中出现次数很少的词低频词。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：姚明东，陈浩，范英磊，
申请(专利权)人：姚明东，
类型：发明
国别省市：