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文檔簡介
1、隨著互聯網技術的發(fā)展和移動通訊工具的普及以及微信、微博等社交平臺的廣泛應用,以提高交流效率或者表達某種情感為目的的、采用包含有自創(chuàng)、縮略詞語、特定符號及其獨立或者相互交叉組成的的網絡文本應運而生;這類文本中被不同年齡段、行業(yè)及具有不同的閱歷及知識背景網民所頻繁的使用和廣泛傳播的詞語、符號及其組合被稱為網絡語言,其大多反映的是社會熱點話題和廣泛社會生活現狀。將網絡語言中的網絡新詞及顏文字進行快速有效的發(fā)現識別、標識含義及并入詞集,對信息處
2、理系統(tǒng)在面向網絡文本、網絡語言進行處理時,對提高語義整體理解、社會熱點分析及用戶情感表達,互聯網監(jiān)控、企業(yè)決策和社會學研究都有重要的意義。
論文首先對微博語料進行預處理并分詞得到“散串”語料;然后,基于候選詞內部組成結構,通過采用互信息統(tǒng)計模型向候選詞內部組成元素右鄰元擴展統(tǒng)計的方法建立了候選詞集;向右鄰元擴展統(tǒng)計的措施解決了基于互信息統(tǒng)計模型用于新詞發(fā)現時只能統(tǒng)計兩組成元素的局限性,同時規(guī)避了影響新詞發(fā)現研究準確性能的N元重
3、疊問題;依據語料文本短小,候選詞外部位置特征及行文規(guī)則,采用外部統(tǒng)計量制定了基于候選詞外部鄰接量過濾規(guī)則和計算方法,最終實現網絡新詞發(fā)現和識別。構建出了基于互信息模型向右鄰元擴展統(tǒng)計+外部鄰接量統(tǒng)計過濾的網絡新詞發(fā)現方法。
統(tǒng)計與分析了大規(guī)模已知顏文字的結構和符號組成特點,基于顏文字內部構造元素的耦合度、核心組成元素的左右鄰結合度等信息進行統(tǒng)計識別;基于顏文字表達的人類面部特征元素進行匹配識別,并采用隱馬爾可夫模型對整體識別結
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