【摘 要】
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如何快速高效地识别新词是自然语言处理中一项非常重要的任务，针对当前新词发现存在的问题，提出了一种从左至右逐字在未切词的微博语料中发现新词的算法。通过计算候选词语与其
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,菏泽学院计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61373148,61502151);山东省社科规划项目(17CHLJ18,17CHLJ33,17CHLJ30);山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FL010);山东省教育厅基金资助项目(J15LN34)
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如何快速高效地识别新词是自然语言处理中一项非常重要的任务，针对当前新词发现存在的问题，提出了一种从左至右逐字在未切词的微博语料中发现新词的算法。通过计算候选词语与其右邻接字的互信息来逐字扩展，得到候选新词；并通过计算邻接熵、删除候选新词的首尾停用词和过滤旧词语等方法来过滤候选新词，最终得到新词集。解决了因切词错误导致部分新词无法识别以及通过n-gram方法导致大量重复词串和垃圾词串识别为新词的问题，最后通过实验验证了该算法的有效性。
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