【摘 要】
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新词发现在自然语言处理领域具有重要意义,在微博内容上的新词发现比在一般语料上更难.文中提出引入词关联性信息的迭代上下文熵算法,并通过上下文关系获取新词候选列表进行
【机 构】
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智能技术与系统国家重点实验室,清华信息科学与技术国家实验室筹,清华大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.60903107,61073071);国家863计划项目(No.2011AA01A205)资助
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新词发现在自然语言处理领域具有重要意义,在微博内容上的新词发现比在一般语料上更难.文中提出引入词关联性信息的迭代上下文熵算法,并通过上下文关系获取新词候选列表进行过滤.为进一步提高精度,引入自然语言处理中的词法特征,提出与统计特征相结合的过滤方法.与现有方法相比,准确率和召回率均有大幅提高,F-值提高到89.6%.
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