【摘 要】
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在网络舆情监控中,由于事件的突发性和网络词汇的泛滥,各种各样的新兴词汇以及新的字符串大量涌现,而有穷的分词词典对新词的识别基本上无能为力,这些无法识别的字符串将被现
【机 构】
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成都信息工程学院计算机系,成都信息工程学院网络工程系
【基金项目】
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四川省教育科研项目(川教函【2011】210号)
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在网络舆情监控中,由于事件的突发性和网络词汇的泛滥,各种各样的新兴词汇以及新的字符串大量涌现,而有穷的分词词典对新词的识别基本上无能为力,这些无法识别的字符串将被现有的分词系统分为零散的碎片,这将极大地影响热点词和主题词提取的准确性,成为网络舆情监控系统性能提升的瓶颈。文中分析了当前主要的几种分词技术的优缺点,利用网络舆情监控中未被词典收录的主题词的局部高频这一特性,通过计算异常分词与周围分词之间的粘结度,从而识别出未被词典收录的主题词。实验结果表明:所提出的分词算法能识别出未被词典收录的主题词,相比传统的分词算法,更加适合于网络舆情监控。
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