【摘 要】
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社交网络中的文本具有随意性和非正规性等特点,一种常见现象是社交网络文本中存在大量变体词.人们往往为了避免审查、表达情感等将原来的词用变体词替代,原来的词成为目标词.
【机 构】
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中国科学院信息工程研究所,北京,100093中国科学院大学,北京,100049;
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社交网络中的文本具有随意性和非正规性等特点,一种常见现象是社交网络文本中存在大量变体词.人们往往为了避免审查、表达情感等将原来的词用变体词替代,原来的词成为目标词.本文研究变体词的规范化任务,即找到变体词所对应的初始目标词.本文利用变体词所在文本的时间和语义,结合变体词词性,提出了一种时间和语义结合的方法获取候选目标词,然后提出基于字词联合的词向量方法对候选目标词排序.我们的方法不需要额外的标注数据,实验结果表明,相比于当前最好的方法在准确性上具有一定的提升,针对与目标词存在相同的字的变体词其性能更好.
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