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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)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)算法和條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）模型的微博新詞抽取方法。一方面，人工啟發(fā)式規(guī)則是指對(duì)微博新詞的分類和歸納總結(jié)，并從微博新詞構(gòu)詞的詞性（POS）、字符類別和表意符號(hào)等角度設(shè)計(jì)的微博新詞的構(gòu)詞規(guī)則；另一方面，改進(jìn)的C/NC -value方法通過引入詞頻、鄰接熵和互信息等統(tǒng)計(jì)量來(lái)重構(gòu)NC-value目標(biāo)函數(shù)，并使用CRF模型訓(xùn)練和識(shí)別新詞，最終達(dá)到提高新詞邊界識(shí)別準(zhǔn)確率和低頻新詞識(shí)別精度的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，與傳統(tǒng)方法相比，所提出的方法能有效地提高微博新詞識(shí)別的F值。
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