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一、詞庫(kù)的篩選與建立

建立一個(gè)幾十萬(wàn)的詞庫(kù)很好說(shuō)，但是針對(duì)這些詞你是如何處理的呢？分類，去重，篩選，沒(méi)有用的高頻詞，停止詞，雜詞，相似度，等等，你都是如何解決的？

道哥：

分類通常不做，因?yàn)榫炔皇呛茏屓藵M意，分出一堆碎片分類看著頭疼建立詞庫(kù)的過(guò)程中不斷維護(hù)一個(gè)白名單和黑名單，抽取出強(qiáng)特征用于過(guò)濾高頻詞還有詞性等通常不過(guò)濾，尤其是不需要抽取query實(shí)體的場(chǎng)景下，高頻詞以及詞性的過(guò)濾反倒有可能導(dǎo)致語(yǔ)義轉(zhuǎn)義掉，這對(duì)于以分析為目的的詞庫(kù)而言是得不償失。

停止詞只過(guò)濾一個(gè)“的”就行了，千萬(wàn)不要貪停止詞的多，反倒是空格需要過(guò)濾，然后不同來(lái)源的詞庫(kù)合并去重，同詞不同搜索量的再處理下。

最后，建議挖詞庫(kù)的時(shí)候就一個(gè)個(gè)品類挖，否則挖出個(gè)幾十萬(wàn)上百萬(wàn)的詞庫(kù)，沒(méi)點(diǎn)耐心和技巧處理起來(lái)真的很麻煩，屬于前期省事后期煩心。

Gogo闖：

擴(kuò)詞 – 過(guò)濾 – 找規(guī)律 – 評(píng)估 – 維護(hù)

擴(kuò)詞：根據(jù)指定詞根擴(kuò)展一批關(guān)鍵詞

過(guò)濾：去除與詞根不相關(guān)的詞（可以粗暴的把不包含詞根的詞拿出來(lái)），去除沒(méi)法上線的詞（比如帶空格，各種符號(hào)，如“2013年工作總結(jié)”等不合符時(shí)效的、敏感詞：東莞娛樂(lè)城…..），去重（完全匹配去重：“北京旅游，北京旅游”刪掉1個(gè)；至于如“2015北京平均工資，北京平均工資2015”不完全匹配的，個(gè)人感覺(jué)沒(méi)有去重的必要，詞綴在整個(gè)詞中出現(xiàn)的位置對(duì)流量有些影響的，另外這些詞去重起來(lái)也麻煩）

找規(guī)律：把詞根前后的詞綴全拿出來(lái)，把詞綴出現(xiàn)頻率高的篩出來(lái)，這種詞都是有特定的搜索組合的。

之后再把包含高頻詞綴的詞都刪掉，再把搜索量高的詞拿出來(lái)，基本都是沒(méi)有變量，適合做專題的詞：如“住房公積金提取條件”“按揭貸款申請(qǐng)流程”….

評(píng)估：評(píng)估哪些詞能上，哪些不能上；能上的詞都是有內(nèi)容，相關(guān)的。直接的動(dòng)作是找網(wǎng)站中有多少內(nèi)容跟這個(gè)詞相關(guān)，跑搜索結(jié)果、數(shù)據(jù)庫(kù)均可，自己發(fā)散下~

半人工半程序處理，沒(méi)啥技術(shù)含量，純粹各種小技巧和歸納思維。

另外一種情況是根本沒(méi)有找不到詞根去挖詞，上面的流程根本沒(méi)法用，典型如新聞咨詢類的網(wǎng)站，如“派代網(wǎng)”那種，各種各樣毫不相干的tag，我這能想到的辦法是拿一堆新聞文章，至少幾十萬(wàn)的，挑幾個(gè)需要挖掘的主題，用word2vec把聚類的詞找出來(lái)。

二、怎樣從大批詞庫(kù)中給關(guān)鍵詞快速分類詞性？利用包含字眼怎么樣？

個(gè)人想法是統(tǒng)計(jì)各個(gè)詞性的包含字眼，如費(fèi)用類關(guān)鍵詞一般都包含：“錢(qián)”，“價(jià)”，“多少”，“費(fèi)”，“貴”，“便宜”大概這些字眼，統(tǒng)計(jì)好字眼利用excel的vlookup函數(shù)或者類似更好用的工具給詞庫(kù)中包含這些字眼的關(guān)鍵詞歸類為費(fèi)用類。

如果大家有更好的辦法求賜教啊~，如果跟我這個(gè)想法差不多的，希望能借鑒詞性包含的字眼這個(gè)我統(tǒng)計(jì)了好幾次都覺(jué)得不準(zhǔn)確。

道哥：

有監(jiān)督分類的難點(diǎn)在于分類特征選取及多分類分歧處理，gogo闖舉的正是此例。

而王楠包括之前民工提供的工具其實(shí)都屬于無(wú)監(jiān)督分類的范疇了。而事實(shí)是無(wú)監(jiān)督分類哪怕用上了樸素貝葉斯分類器這種高大上的NLP牛刀，其效果幾乎是慘不忍睹，因?yàn)檫@種方法會(huì)產(chǎn)生大量的碎片分類且分類可用性不高，而若要對(duì)碎片分類再做聚類，一來(lái)效果仍然不佳，二來(lái)顯然又一次舍近求遠(yuǎn)了。

題主的需求顯然以精度要求為先，因此推薦有監(jiān)督分類方法。分類特征選取可考慮人工給每個(gè)分類分出一定量級(jí)的結(jié)果，對(duì)合結(jié)果集合提取tfidf得分較高的詞再人工細(xì)看一遍，這種特征選取方法同樣適用于文章分類。多分類分歧比較傻瓜的方法是。。。

Gogo闖：

前期肯定要人工過(guò)，盡可能窮盡同一類詞所有的共性特征及在詞中的位置。

之前用鳳巢找職位相關(guān)需求的時(shí)候，會(huì)出現(xiàn)各種亂七八糟的非職位詞，于是從智聯(lián)找出1w個(gè)職位詞當(dāng)樣本，窮舉職位詞共有的特征。

三、seo關(guān)鍵詞詞庫(kù)的分類篩選程序。

國(guó)平：

我們已經(jīng)開(kāi)發(fā)了一個(gè)SEO關(guān)鍵詞詞庫(kù)的分類程序，效果還不錯(cuò)，打算在錄制SEO免費(fèi)視頻后免費(fèi)發(fā)出來(lái)。

這個(gè)分類篩選程序用到的算法也還不錯(cuò)的，只有一個(gè)缺點(diǎn)，就是在計(jì)算關(guān)鍵詞相關(guān)性的時(shí)候，目前只支持包含關(guān)系。比如：德國(guó)、法國(guó)都是國(guó)家，分類篩選程序在獲取到“德國(guó)”這個(gè)關(guān)鍵詞后，不可以智能地把“法國(guó)”也分類到一起。不過(guò)這個(gè)問(wèn)題是有解決辦法的，但是一個(gè)單機(jī)的計(jì)算量有限，要計(jì)算很長(zhǎng)時(shí)間才可以，所以就暫時(shí)沒(méi)有這個(gè)功能。

稍后可以放一些效果圖來(lái)看看，大家可能不知道，僅僅是用包含關(guān)系來(lái)篩選詞庫(kù)，獲得的分類就足夠有用了。