NLP新词发现方法

自然言語処理における新語抽出は、テキストデータから辞書に載っていない新しい語彙を発見することです。以下は一般的な新語抽出手法のいくつかです。

1. 頻度統計に基づく手法：単語頻度や文字頻度を統計的に解析し、辞書に登録されていないが高頻出の語彙を発見する方法。代表的なものとして、TF-IDF（文章頻度 – 逆文章頻度）に基づくキーワード抽出、n-gramモデルに基づく頻度統計などがある。
2. 言語モデルに基づく手法：言語モデルを用いて次の単語の確率を予測し、ある単語の確率が他の単語と比べて著しく高い場合に新語と判断します。n-gram言語モデルを用いた予測や最大エントロピーモデルを用いた予測などが一般的です。
3. 語形変化に基づく手法：単語の語幹、接辞などの形態変化を識別して新語を発見する。例えば、語幹抽出や語彙還元などの技術で、異なる形態の単語を元の形に戻し、新語かどうかを判定する。
4. 語彙の共起に基づく手法：文章中の語彙がどの様に共起しているかを解析することで新語を発見する。例如として、語彙共起ネットワークを構築し、ネットワーク内で辞書にない高頻度のノードを発見することで新語を判定する。
5. 機械学習による手法：機械学習アルゴリズムを使ってモデルを学習させ、テキストデータから自動的に新語を発見する。代表的な手法として、クラスタリングに基づく手法、分類器に基づく手法などがある。

以上の方法を総合的に用いることにより、テキストデータから新語をかなり正確に発見し、継続的に辞書を更新して変化する言語環境に対応することができます。