【摘 要】
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在社交网络上,用户常创造一些变体词来替代部分实体名词,将这些变体词还原为原目标词是自然语言处理中的一项重要工作.针对现有变体词还原方法准确率不够高的问题,提出了基于
【机 构】
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中国科学院信息工程研究所第二研究室,北京100093中国科学院大学网络空间安全学院,北京100049;
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在社交网络上,用户常创造一些变体词来替代部分实体名词,将这些变体词还原为原目标词是自然语言处理中的一项重要工作.针对现有变体词还原方法准确率不够高的问题,提出了基于有效上下文信息的变体词还原方法.该方法利用点互信息抽取出变体词和候选目标词的有效上下文信息,并将其融合进自编码器模型中,获得变体词和候选目标词更准确的编码,并依据此计算相似度进行候选目标词排序,更准确地实现了变体词还原任务.实验表明,该方法较当前主流的几种方法相比效果有显著提升,提高了变体词还原的准确率.
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