【摘 要】
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[目的]提出一种基于多语义词向量的中文新词发现方法(MWEC),解决多领域社交媒体文本的分词不准确问题.[方法]利用社交媒体文本,结合中文知网和汉字笔画数据库训练多语义词向量,以解决语义混淆问题.使用N-gram频繁字符串挖掘方法识别相关度高的子词集合,以此获取新词候选集.利用多语义词向量的语义相似度评估候选词进而获得新词.[结果]在金融、体育、旅游和音乐4个领域数据集上进行实验,结果表明本文方法的F1指标较对比方法分别提升了2.0(金融)、3.0(体育)、2.6(旅游)、11.3(音乐)个百分点.[局限
【机 构】
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北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室 北京 100101
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[目的]提出一种基于多语义词向量的中文新词发现方法(MWEC),解决多领域社交媒体文本的分词不准确问题.[方法]利用社交媒体文本,结合中文知网和汉字笔画数据库训练多语义词向量,以解决语义混淆问题.使用N-gram频繁字符串挖掘方法识别相关度高的子词集合,以此获取新词候选集.利用多语义词向量的语义相似度评估候选词进而获得新词.[结果]在金融、体育、旅游和音乐4个领域数据集上进行实验,结果表明本文方法的F1指标较对比方法分别提升了2.0(金融)、3.0(体育)、2.6(旅游)、11.3(音乐)个百分点.[局限]候选词生成策略着重关注子词的热度,低频词很难被识别出来.[结论]通过增强词向量的语义理解能力,利用多语义词向量对新词候选词进行剪枝,能有效提升针对中文社交媒体文本的新词发现能力.
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