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推特文本中包含著大量的非標準詞，這些非標準詞是由人們有意或無意而創(chuàng)造的。對很多自然語言處理的任務而言，預先對推特文本進行規(guī)范化處理是很有必要的。針對已有的規(guī)范化系統(tǒng)性能較差的問題，提出一種創(chuàng)新的無監(jiān)督文本規(guī)范化系統(tǒng)。首先，使用構(gòu)造的標準詞典來判斷當前的推特是否需要標準化。然后，對推特中的非標準詞會根據(jù)其特征來考慮進行一對一還是一對多規(guī)范化；對于需要一對多的非標準詞，通過前向和后向搜索算法，計算出所有可能的多詞組合。其次，對于多詞組合中的非規(guī)范化詞，基于二部圖隨機游走和誤拼檢查，來產(chǎn)生合適的候選。最后，使用基于上下文的語言模型來得到最合適的標準詞。所提算法在數(shù)據(jù)集上獲得86. 4qo的F值，超過當前最好的基于圖的隨機游走算法10個百分點。
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