互聯網時代，信息產生的數量和傳遞的速度非常快，語言文字也不斷變化更新，新詞層出不窮。一個好的新詞發現程序對做NLP（自然預言處理）來說是非常重要的。
N-Gram加詞頻
最原始的新詞算法莫過於n-gram加詞頻了。簡單來說就是，從大量語料中抽取連續的字的組合片段，這些字組合片段最多包含n個字，同時統計每個字組合的頻率，按照詞頻並設置一個閾值來判斷一個字組合片段是否為詞匯。
該方法簡單處理速度快，它的缺點也很明顯，就是會把一些不是詞匯但出現頻率很高的字組合也當成詞了。
凝固度和自由度
這個算法在文章《互聯網時代的社會語言學：基於SNS的文本數據挖掘》 里有詳細的闡述。
凝固度就是一個字組合片段里面字與字之間的緊密程度。比如“琉璃”、“榴蓮”這樣的詞的凝固度就非常高，而“華為”、“組合”這樣的詞的凝固度就比較低。
自由度就是一個字組合片段能獨立自由運用的程度。比如“巧克力”里面的“巧克”的凝固度就很高，和“巧克力”一樣高，但是它自由運用的程度幾乎為零，所以“巧克”不能單獨成詞。
Python實現
根據以上闡述，算法實現的步驟如下：
1. n-gram統計字組合的頻率
如果文本量很小，可以直接用Python的dict來統計n-gram及其頻率。一段文本n-gram出來的字組合的大小大約是原始文本的(1+n)*n/2倍，字組合的數量也非常驚人。比如，“中華人民共和國”的首字n-gram是（n=5）：
中
中華
中華人
中華人民
中華人民共
n-gram統計字組合頻率的同時還要統計字組合的左右鄰居，這個用來計算自由度。
如果文本量再大一些，Python的dict經常會碰到最好使用trie tree這樣的數據結構。雙數組Trie Tree有很多非常好的開源實現，比如，cedar、darts等等。Trie Tree使用的好處是，它天然包含了字組合的右鄰居信息，因為這個數據結構一般是前綴樹。要統計左鄰居信息時，只需要把字組合倒序放入另外一個Trie Tree即可。
使用cedar Trie Tree的時候，5-gram統計30M的文本大約使用6GB左右的內存。
如果文本量更大，這就要借助硬盤了，可以使用leveldb這樣的key-value數據庫來實現。實驗下來，trie tree統計30M的文本用幾十秒，而同樣的用leveldb統計卻要6個多小時！！！應該還有比leveldb更合適的數據庫來做這件事情，有時間再說。
當然，為了發現新詞，幾十MB的文本文本足夠了。
2. 計算字組合的凝固度;
有了上述的統計結果，計算每個字組合的凝固度就比較簡單了。
首先，把字組合切分成不同的組合對，比如’abcd’可以拆成(‘a’, ‘bcd’), (‘ab’, ‘cd’), (‘abc’, ‘d’),
然后，計算每個組合對的凝固度：D(s1, s2) = P(s1s2) / (P(s1) * P(s2))
最后，取這些組合對凝固度中最小的那個為整個字組合的凝固度。
3. 計算字組合的自由度;
分別計算它的左鄰居信息熵和右鄰居信息熵，取其中較小的為該組合的自由度。
4. 閾值的選擇
整個過程涉及到三個閾值的選擇：
- 組合的詞頻：頻率很低的組合成詞的可能性很小
- 組合的凝固度：凝固度越大成詞的可能性越大
- 組合的自由度：自由度越大成詞的可能性越大
經驗值：30M文本，詞頻>200, 凝固度>10**(n-1), 自由度>1.5
小竅門：詞頻>30, 凝固度>20**(n-1)也能發現很多低頻的詞匯。
文章首發於我的個人博客：猿人學