输入法如何将互联网上的热门单词纳入词典？

　　以搜狗输入法为例.

　　说到这个问题，我们必须从智能输入法之父-搜狗输入法的诞生开始. 搜狗输入法是第一个集成互联网大数据的输入法产品. 其词库的内容源自互联网，反映了大多数人的输入习惯. 互联网的内容日新月异，因此输入法自然需要它. 内容更改有两种. 一种是同义词库的定期更改. 同义词库的每个版本的内容都会更新，这反映了整体输入趋势的变化. 每日热词更新反映了较小的周期. 输入更改.

　　一个聪明的女人没有米饭很难做饭. 热门词汇来自大数据，因此我们必须首先从数据开始. 众所周知，输入法的大数据来自搜索引擎，因此网页的内容自然收录在输入法中，并且每个垂直字段的内容也将包括在内. 同时，许多参与用户体验计划的用户正在默默地为数据生成做出贡献. 搜狗输入法不仅集成了搜狗搜索索引，而且还引入了各种垂直字段的内容数据，例如数以千万计的地图POI数据. 受欢迎的网站数据的索引通常每隔几个小时更新一次，而不太受欢迎的网站的索引数据则需要每周或更多次更新. 通常会在门户网站上首次公开诸如“ Internet +”之类的新词. 这些字词将很快收录在搜索引擎中，并且还将收录自然输入法.

　　此外，热门词汇: 热门词汇是指在一段时间内突然流行的词汇. 这可能是现有术语突然再次流行或被重新定义，或者可能是一个新词.

　　通过比较不同时间段内术语的出现频率，我们可以描述术语搜索受欢迎程度的变化. 单词频率的急剧上升表明一个热门单词的诞生，而下降过程则相对较慢. 搜索趋势的变化是搜索引擎的基本技能. 例如，由于传闻她的婚姻，“一能经”一词最近的搜索量急剧增加.

　　收录热门词的阈值: 是否会将所有发现的热门词提供给用户？

　　仍然有几个障碍需要克服. 首先发现的热门单词需要一定数量的输入，而较少输入术语的发布将影响正常输入. 其次，如果它是现有条目，则发现的热门单词的频率方差应该相对较大，并且此类条目具有很强的时间相关性. 此外，术语还存在一些属性问题，例如需要特殊处理的*敏*感*词*单词等.

　　噪声过滤

　　数据中不可避免地会有一些杂音，例如收录“ zhe”，“ le”和“ over”的条目. 再举一个例子，当一个新词诞生时，在输入用户的输入方法之前，用户不可避免地会有一些错误的书写方法. 这些错误的写入方法也具有一定程度的普及性，并且是不正确的数据，应将其过滤掉. 但是也有一些例外，例如“抬高姿势”和“眉毛”，这是故意故意使人迷惑的新互联网单词.

　　一系列机器处理完成后，将进行人工检查以提供最终保证.

　　当然，机器不能解决所有问题，并且数据采集和分析总是存在一定的滞后性. 单个条目，特别是可预测的条目将很受欢迎，但是刚刚发生的事件是通过操作学生的主观定义来决定是否将其发送给用户的.

　　在Internet时代，只有快速不会中断. 跟上时代潮流，热门词汇只是大数据挖掘的一个小体现. 算法是关键，但核心仍然是数据.