复现了之前的《【中文分词系列】 8. 更好的新词发现算法》中的新词发现算法。
在经过充分训练的情况下，用bakeoff2005的pku语料进行测试，能得到0.765的F1，优于ICLR 2019的《Unsupervised Word Discovery with Segmental Neural Language Models》的0.731
（注：这里是为了给效果提供一个直观感知，比较可能是不公平的，因为我不确定这篇论文中的训练集用了哪些语料。但我感觉在相同时间内本文算法会优于论文的算法，因为直觉论文的算法训练起来会很慢。作者也没有开源，所以有不少不确定之处，如有错谬，请读者指正。）
使用前务必通过
chmod +x count_ngrams
赋予count_ngrams可执行权限，然后修改word_discovery.py适配自己的数据，最后执行
python word_discovery.py
- 2019.12.04: 兼容python3，在python2.7和python3.5下测试通过。
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