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文檔簡(jiǎn)介
1、微博新詞的出現(xiàn)給短文本分詞工作帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。本文從多個(gè)角度對(duì)微博新詞發(fā)現(xiàn)研究進(jìn)行較為全面地分析。結(jié)合微博新詞的構(gòu)詞規(guī)則自由度大和極其復(fù)雜的特點(diǎn),針對(duì)信息抽取領(lǐng)域中傳統(tǒng)的C/NC-value方法抽取的結(jié)果新詞邊界的識(shí)別準(zhǔn)確率不高,以及低頻微博新詞無(wú)法正確識(shí)別的問(wèn)題,提出了一種融合人工啟發(fā)式規(guī)則、C/NC-value改進(jìn)算法和兩種統(tǒng)計(jì)模型(條件隨機(jī)場(chǎng)(Conditional Random Field,CRF)和支持向量機(jī)(Support
2、 Vector Machine,SVM))的微博新詞抽取方法。
本文的主要貢獻(xiàn)在于提出了一種新的微博新詞發(fā)現(xiàn)方法,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種二階段規(guī)則和統(tǒng)計(jì)融合的方法。在多種算法融合的基礎(chǔ)上,進(jìn)行優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),提高微博新詞的識(shí)別精度和領(lǐng)域適應(yīng)能力,降低人工成本。
本文的創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在以下三方面:
(1)采用人工啟發(fā)式規(guī)則對(duì)微博新詞進(jìn)行分類和歸納總結(jié),并從微博新詞構(gòu)詞的詞性、字符類別和表意符號(hào)等多個(gè)角度設(shè)計(jì)構(gòu)詞規(guī)則;
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