資料介紹
針對目前微博新詞發(fā)現(xiàn)算法中的數(shù)據(jù)稀疏、可移植性較差以及缺乏對多字詞(大于三字)識別的問題,提出了基于改進(jìn)互信息(MI)和鄰接熵(BE)的微博新詞發(fā)現(xiàn)算法-MBN-Gram。首先,利用Ⅳ元遞增算法(N-Gram)提取新詞的候選項,對提取出來的候選新詞使用頻率和停用字等規(guī)則進(jìn)行過濾;接著再利用改進(jìn)MI和BE對候選項進(jìn)行擴展及再過濾;最后,結(jié)合相應(yīng)詞典進(jìn)行篩選,從而得到新詞。通過理論及實驗分析,MBN-Gram算法在準(zhǔn)確率、召回率及F值上均有一定提高。實驗結(jié)果表明,MBN-Gram算法是有效可行的。
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