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A novel unsupervised method for new word extraction

Science China(Information Sciences) 2016年第9期59卷 11-21页

作者： Lili MEI Heyan HUANG Xiaochi WEI Xianling MAO Beijing Engineering Research Center of High Volume Language Information Processing and Cloud Computing Applications Department of Computer Science and TechnologyBeijing Institute of Technology

new words could benefit many NLP tasks such as sentence chunking and sentiment analysis. However, automatic new word extraction is a challenging task because new words usually have no fixed language pattern, and even appear with the new meanings of existing words. To tackle these problems, this paper proposes a novel method to extract new words. It not only considers domain specificity, but also combines with multiple statistical language knowledge. First, we perform a filtering algorithm to obtain a candidate list of new words. Then, we employ the statistical language knowledge to extract the top ranked new words. Experimental results show that our proposed method is able to extract a large number of new words both in Chinese and English corpus, and notably outperforms the state-of-the-art methods. Moreover, we also demonstrate our method increases the accuracy of Chinese word segmentation by 10% on corpus containing new words.

关键词： new word extraction word segmentation domain specificity statistical language knowledge domain word extraction

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