【摘 要】
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当前网络语料会不断出现大量新词已经成为一种普遍的趋势,这里面包含大量网友创造的新词,以及一些社会热点形成的新词。同时社交网络产生的社交性语料存在大量口语化、简称和
【机 构】
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北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,东信北邮信息技术有限公司
【基金项目】
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国家973计划项目(编号:2013CB329102);国家自然科学基金资助项目(No.61372120,61271019,61101119,61121001);长江学者和创新团队发展计划资助(编号:IRT1049);教育部科学技术研究重点(重大)项目资助(编号:MCM20130310);北京高等学校青年英才计划项目(编号:YETP0473)
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当前网络语料会不断出现大量新词已经成为一种普遍的趋势,这里面包含大量网友创造的新词,以及一些社会热点形成的新词。同时社交网络产生的社交性语料存在大量口语化、简称和随意的表达。这些都对中文分词的准确性造成了困扰。本文提出了一种新词自动提取方法,旨在能准确快速地在特定的语料里提取新词,生成特定领域词典,更准确地对网络语料进行中文分词。通过从语料中提取候选词,计算候选词的支持度和置信度,通过阈值刷选出新词,从而实现从海量文本中准确且快速的提取新词。
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