【摘 要】
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作为网络时代产生的新型表情符号，颜文字不仅受到了网络用户与社会主流媒体的青睐，被广泛应用于网络文本中，而且在情感表达、文化宣传等方面具有着独特的价值。鉴于颜文字具有丰富的语义情感信息，结合颜文字对网络文本进行研究，能够促进对网络文本的分析与理解，提高多项自然语言处理任务的效果。对文本中的颜文字进行检测与提取，是结合颜文字进行文本分析的首要步骤；然而，由于颜文字具有结构灵活、种类丰富、更新换代快等特
【基金项目】
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国家自然科学基金（62141218）；
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作为网络时代产生的新型表情符号，颜文字不仅受到了网络用户与社会主流媒体的青睐，被广泛应用于网络文本中，而且在情感表达、文化宣传等方面具有着独特的价值。鉴于颜文字具有丰富的语义情感信息，结合颜文字对网络文本进行研究，能够促进对网络文本的分析与理解，提高多项自然语言处理任务的效果。对文本中的颜文字进行检测与提取，是结合颜文字进行文本分析的首要步骤；然而，由于颜文字具有结构灵活、种类丰富、更新换代快等特点，现有工作大多缺乏对颜文字的整体分析，具有准确率低、边界确定困难、时效性差等局限性。文中通过深入分析颜文字特征，提出了一种基于大规模弹幕文本的颜文字检测与提取算法Emoly。该算法通过预处理方法提取出初步候选字符串，将多种改进的统计指标与过滤规则相结合用于筛选出最终候选字符串，并通过文本相似度对其排序，输出最终结果。实验结果表明，Emoly算法在百万规模的弹幕文本中达到了91%的召回率，能够全面而准确地将文本中的颜文字检测并提取出来，具有稳健性、优越性与通用性。同时，该算法还为中文分词、情感分析、输入法词库更新等任务提供了新的解决思路与方法，具有广泛的应用价值。
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