新词发现
本“新词发现”模块基于信息熵和互信息两种算法，可以在无语料的情况下提取一段长文本中的词语，并支持过滤掉系统中已存在的“旧词”，得到新词列表。
调用方法
静态方法
一句话静态调用接口已经封装到HanLP中：
/**
* 提取词语
*
* @param text 大文本
* @param size 需要提取词语的数量
* @return 一个词语列表
*/
public static List<WordInfo> extractWords(String text, int size)
/**
* 提取词语
*
* @param reader 从reader获取文本
* @param size 需要提取词语的数量
* @return 一个词语列表
*/
public static List<WordInfo> extractWords(BufferedReader reader, int size) throws IOException
/**
* 提取词语（新词发现）
*
* @param text 大文本
* @param size 需要提取词语的数量
* @param newWordsOnly 是否只提取词典中没有的词语
* @return 一个词语列表
*/
public static List<WordInfo> extractWords(String text, int size, boolean newWordsOnly)
/**
* 提取词语（新词发现）
*
* @param reader 从reader获取文本
* @param size 需要提取词语的数量
* @param newWordsOnly 是否只提取词典中没有的词语
* @return 一个词语列表
*/
public static List<WordInfo> extractWords(BufferedReader reader, int size, boolean newWordsOnly) throws IOException
调用示例请参考com.hankcs.demo.DemoNewWordDiscover。 值得注意的是，在计算资源允许的情况下，文本越长，结果质量越高。对于一些零散的文章，应当合并为整个大文件传入该算法。
高级参数
根据语料的长度或用词的不同，默认的参数有可能不能得到最佳的结果。我们可以通过构造不同的NewWordDiscover调整提取算法。该构造函数如下：
/**
* 构造一个新词识别工具
* @param max_word_len 词语最长长度
* @param min_freq 词语最低频率
* @param min_entropy 词语最低熵
* @param min_aggregation 词语最低互信息
* @param filter 是否过滤掉HanLP中的词库中已存在的词语
*/
public NewWordDiscover(int max_word_len, float min_freq, float min_entropy, float min_aggregation, boolean filter)
其中：
· max_word_len控制识别结果中最长的词语长度，默认值是4；该值越大，运算量越大，结果中出现短语的数量也会越多。
· min_freq控制结果中词语的最低频率，低于该频率的将会被过滤掉，减少一些运算量。由于结果是按照频率排序的，所以该参数其实意义不大。
· min_entropy控制结果中词语的最低信息熵的值，一般取0.5左右。该值越大，越短的词语就越容易被提取出来。
· min_aggregation控制结果中词语的最低互信息值，一般取50到200.该值越大，越长的词语就越容易被提取出来，有时候会出现一些短语。
· filter设为true的时候将使用内部词库过滤掉“旧词”。