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推特文本中包含著大量的非標(biāo)準(zhǔn)詞，這些非標(biāo)準(zhǔn)詞是由人們有意或無(wú)意而創(chuàng)造的。對(duì)很多自然語(yǔ)言處理的任務(wù)而言，預(yù)先對(duì)推特文本進(jìn)行規(guī)范化處理是很有必要的。針對(duì)已有的規(guī)范化系統(tǒng)性能較差的問(wèn)題，提出一種創(chuàng)新的無(wú)監(jiān)督文本規(guī)范化系統(tǒng)。首先，使用構(gòu)造的標(biāo)準(zhǔn)詞典來(lái)判斷當(dāng)前的推特是否需要標(biāo)準(zhǔn)化。然后，對(duì)推特中的非標(biāo)準(zhǔn)詞會(huì)根據(jù)其特征來(lái)考慮進(jìn)行一對(duì)一還是一對(duì)多規(guī)范化；對(duì)于需要一對(duì)多的非標(biāo)準(zhǔn)詞，通過(guò)前向和后向搜索算法，計(jì)算出所有可能的多詞組合。其次，對(duì)于多詞組合中的非規(guī)范化詞，基于二部圖隨機(jī)游走和誤拼檢查，來(lái)產(chǎn)生合適的候選。最后，使用基于上下文的語(yǔ)言模型來(lái)得到最合適的標(biāo)準(zhǔn)詞。所提算法在數(shù)據(jù)集上獲得86. 4qo的F值，超過(guò)當(dāng)前最好的基于圖的隨機(jī)游走算法10個(gè)百分點(diǎn)。
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