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面向新闻文本的汉藏新词抽取及分析
1
作者
庞仙
陈波
赵小兵
《北京大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期45-52,共8页
提出一种有效的面向新闻文本的无监督新词抽取方法。该方法通过结合无监督的TopWORDS算法和分词工具PKUSEG,辅助启发式词语抽取方法,实现从汉文和藏文新闻文本中抽取年度新词,共抽取到2022年度汉文新词606个,藏文新词664个。该方法能够...
提出一种有效的面向新闻文本的无监督新词抽取方法。该方法通过结合无监督的TopWORDS算法和分词工具PKUSEG,辅助启发式词语抽取方法,实现从汉文和藏文新闻文本中抽取年度新词,共抽取到2022年度汉文新词606个,藏文新词664个。该方法能够减少人工筛选工作量,并显著地提高新词抽取的效率。与《中国语言生活状况报告2023》发布的2022年度汉文新词相比,该方法抽取的新词在数量和语种方面优势明显。此外,对汉文和藏文新词进行对齐,并从新词的发展和使用状况角度开展案例分析。
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新闻文本
汉文
藏文
新词抽取
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题名
面向新闻文本的汉藏新词抽取及分析
1
作者
庞仙
陈波
赵小兵
机构
教育部语言文字应用研究所
首都师范大学文学院
中央民族大学国家语言资源监测与研究民族语言中心
中央民族大学信息工程学院
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期45-52,共8页
基金
国家社会科学基金重大项目(22&ZD035)资助。
文摘
提出一种有效的面向新闻文本的无监督新词抽取方法。该方法通过结合无监督的TopWORDS算法和分词工具PKUSEG,辅助启发式词语抽取方法,实现从汉文和藏文新闻文本中抽取年度新词,共抽取到2022年度汉文新词606个,藏文新词664个。该方法能够减少人工筛选工作量,并显著地提高新词抽取的效率。与《中国语言生活状况报告2023》发布的2022年度汉文新词相比,该方法抽取的新词在数量和语种方面优势明显。此外,对汉文和藏文新词进行对齐,并从新词的发展和使用状况角度开展案例分析。
关键词
新闻文本
汉文
藏文
新词抽取
Keywords
news text
Chinese
Tibetan
new words extraction
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
面向新闻文本的汉藏新词抽取及分析
庞仙
陈波
赵小兵
《北京大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
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