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TUMCC

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中文暗语识别语料库推动地下市场研究

TUMCC是首个专门用于中文暗语识别的语料库，收集自12个Telegram群组，包含28,749条句子和804,971个字符。经过数据清理后，保留3,863条句子（约10万字符）。该语料库提供cleaned和raw两种格式数据，便于研究人员分析地下市场语言特征和网络犯罪行为。项目附有详细使用说明和引用指南，为相关学术研究提供支持。

TUMCC电报中文语料库黑话识别地下市场Github开源项目
GitHub论文

TUMCC（电报地下市场中文语料库）

TUMCC是行话识别领域的第一个中文语料库。

在构建TUMCC时，我们从12个电报群组的19,821名电报用户那里收集了28,749个句子，包含804,971个字符。

在发布这个语料库之前，我们已完成了数据筛选和分词。因此，它可能更易于使用。

清理后，TUMCC包含3,139名电报用户的3,863个句子（100,000个字符）。

文件

TUMCC-clean.txt包含我们清理后的语料库。你可以直接在研究中使用它。

TUMCC-raw.7z包含我们从电报收集的原始信息。你可以进行文本清理以获取更多有效数据和有价值的信息。

有关数据提取的目标电报群组来源的更多详细信息，请参阅论文《利用上下文导向和语言特征识别电报地下市场中的中文暗语》（《信息处理与管理》，2022年）。

引用

感谢你对我们数据集的兴趣，请随意留下一个⭐️或通过以下方式引用我们：

@article{hou2022identification,
  title={Identification of Chinese dark jargons in Telegram underground markets using context-oriented and linguistic features},
  author={Hou, Yiwei and Wang, Hailin and Wang, Haizhou},
  journal={Information Processing \& Management},
  volume={59},
  number={5},
  pages={103033,1--20},
  year={2022},
  publisher={Elsevier}
}

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