随着互联网的兴起,Internet几乎进入了人们生活的各个角落,在给人们带来巨大便利的同时也不断影响着人们所使用的语言,特别是语言中的词语,越来越多的中文新词语出现在网络上,影响着人们的日常交流用语。中文新词的出现丰富了语言的色彩,同时也给词库更新、自然语言处理、词典编纂等领域带来了很多困难。鉴于当前新词语并没有一个准确的、公认的定义,如何快速、准确的查找出新词语成了一个比较麻烦的问题。本文根据语言学和词法分析中关于新词语的定义,将新词语分为词形新的词语、命名实体和意义用法发生变化的已有词语这三大类。本文主要研究的是对于词形新的词语的自动发现。从当前来看,国内外对于词形新的新词语识别研究还不多见,而且现有的研究提取的新词语一般都是限于词长或者是限于领域。本文提出了自己的方法——从互联网上采集大量的新闻网页,然后从新闻内容中提取新词语。我们的目标是从全局角度寻找在指定日期后出现的不限领域和词长的新词语。本文提出的方法实现的系统分为三个部分：网页采集、网页分析和新词语的提取。在网页采集部分用网页爬虫程序下载指定网页；网页分析部分提取网页的新闻内容和新闻日期,对内容用分词程序进行分词,重复串查找,然后将所有的词和串带上日期存入原始信息数据库；新词语提取部分根据日期将原始信息数据库分成过滤数据库和背景数据库,然后在过滤库中进行新词语的候选词的提取,再进行自动过滤,得到提取出的新词语。本文主要对重复串查找、提取新闻网页的内容和时间及新词语的提取进行了阐述,重点介绍了重复串查找的算法,结合已有算法的优点提出了自己的算法,经验证该算法具有较好的线性的空间复杂度和时间复杂度。