【摘 要】
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随着气候变化成为全球议题,对能源政策文件进行量化分析与研究,具有非常重要的意义。现有的中文分词技术应用在能源政策这一特定领域时,由于无法正确识别领域新词,往往很难取
【机 构】
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中国科学院上海高等研究院碳数据与碳评估研究中心,中国科学院大学,中国科学院上海高等研究院中科院低碳转化科学与工程重点试验室
【基金项目】
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中国科学院青年创新促进会基金(2018327);中国科学院洁净能源创新研究院合作基金项目(DNL180101)
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随着气候变化成为全球议题,对能源政策文件进行量化分析与研究,具有非常重要的意义。现有的中文分词技术应用在能源政策这一特定领域时,由于无法正确识别领域新词,往往很难取得令人满意的效果。针对新词发现这一问题,该文提出一种基于条件随机场(Conditional random field,CRF)和词向量的能源政策新词发现方法。利用无监督方法,在无需人工标注的情况下,提升CRF模型在特定领域的适应性。提出了种子词典的概念,通过关键词提取并辅以少量人工筛选和补充的方式,构建能源政策领域的种子词典。将种子词典和CRF
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