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提出了一种基于大规模语料的新词识别方法,在重复串统计的基础上,结合分析不同串的外部环境和内部构成,依次判断上下文邻接种类,首尾单字位置成词概率以及双字耦合度等语言特征,分别过滤得到新词。通过在不同规模的语料上实验发现,此方法可行有效,能够应用到词典编撰,术语提取等领域。
一种基于大规模语料的新词识别方法
【摘 要】
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提出了一种基于大规模语料的新词识别方法,在重复串统计的基础上,结合分析不同串的外部环境和内部构成,依次判断上下文邻接种类,首尾单字位置成词概率以及双字耦合度等语言特征,分别过滤得到新词。通过在不同规模的语料上实验发现,此方法可行有效,能够应用到词典编撰,术语提取等领域。
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所,中国科学院研究生院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年21期
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划（973）（the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.2004CB318109）,中科院知识创新工程基金（No.20056550）.
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