1 概述

实体：是文本中的一些词汇或者短语。例如清华大学、李白。
但有些词汇不是实体。例如鲜艳的，守株待兔。
具体措施：挖掘尽可能多高质量的词汇，筛选目标知识图谱中的实体。

2 词汇挖掘

2.1 关键词提取

2.1.1 基于特征统计

词频
TF-IDF
位置特征
词跨度
词的固定属性：词长、词性、是否全部大小写等

2.1.2 基于主题模型

主题模型的核心假设是：存在隐含变量（文本主题），决定文本中词汇的出现情况。获取每个主题下的高频词作为关键词。
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2.1.3 Text-Rank算法提取

基于PageRank
在这里插入图片描述

在文本中词与相邻词之间，可以类比于有跳转关系的2个网页。

改进：直接设窗口半径，改进到从句法分析的角度定义链接关系。

2.2 同义词挖掘

2.2.1 同义词类型

1 不同国家的互译（自行车、bike）
2 相同含义的词（花朵、花儿）
3 不同称呼（周董、周杰伦；番茄、西红柿；上海、沪）

2.2.2 挖掘

1 字典：wordnet、汉语大词典、大词林（特点：质量高、不完整）
2 百科
3 基于模式匹配
X又称Y；X(Y);X简称Y，X，亦称Y；X俗称Y等等
特点：准确率高，召回率低（不能找到的同义词很多）
4 基于bootstrapping（自举法）
模式匹配，发现同义词对；
根据同义词对，发现更多的模式。
半监督模式，可以自己学习到一些模式。

2.3 缩略词挖掘

缩略词可以说是一种特殊的同义词。
同义词的挖掘方式也可以用于缩略词挖掘，但更多的还是要依靠人工。
缩略词有表音的：Doctor 与Dr

有表意的：北京大学与北大；安全理事会与安理会。

2.4 新词挖掘

新词是指词库中不存在的词，但还可能是一个词的词。
挖掘方法是先对文本进行分词。分词后根据词之间的凝固度，还有词左右熵来确定一个词是不是新词。
首先新词，可能是原来两个词，三个词…组成一个新词。
第二，看下候选词的凝固度。以两个词为例。如果x和y总是同时出现，x与别的词一起出现的概率低，y与别的词出现概率低，那大概率x和y可以组成一个新词。
$PMI(x,y)=logP(x,y)P(x)∗P(y)PMI(x,y)=log\dfrac{P(x,y)}{P(x)*P(y)}$
第三，看下候选词左边相邻词，右边相邻词的熵。表示了左右相邻词的丰富程度。越丰富表名候选词越可能成为一个词。
$P(x,y)=−∑w∈WP(w)logP(w)P(x,y)=-\sum_{w\in W}P(w)logP(w)$ ，W是所有x,y组合左右相邻词的集合。