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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范化處理是很有必要的。針對已有的規范化系統性能較差的問題，提出一種創新的無監督文本規范化系統。首先，使用構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其特征來考慮進行一對一還是一對多規范化；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范化詞，基于二部圖隨機游走和誤拼檢查，來產生合適的候選。最后，使用基于上下文的語言模型來得到最合適的標準詞。所提算法在數據集上獲得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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