流行语是“在某一时期，某一地域或者某一人群中迅速传播、盛行的词汇”，而流行语释义就是对流行语的含义进行注释或解释。本文主要研究在大规模真实文本中提取流行语的释义信息的方法，并尝试对提取出来的相关释义信息按一定的重要度进行排序。 我们基于北京语言大学应用语言学研究所的DCC动态流通语料库，选择了2004年全年和2005年全年的15种主流报纸的网络版文本，共841，547，069字(即约8亿4千万字)，其中2004年语料总量为415，756，703字，2005年语料总量为425，790，366字。在此基础上，我们经人工标注，建立了流行语释义信息提取的训练语料库，并分别对2004年及2005年的流行语释义信息进行自动提取的封闭测试和开放测试。 本文的研究特色主要体现在以下几个方面： 一、首次对流行语释义信息进行了考察 1、界定了“流行语释义信息”的概念。流行语释义信息指的是一些与流行语释义相关的但没有经过提炼与整合的信息。 2、厘清了“流行语释义信息”的类别。从形式的角度考虑，主要把流行语释义信息分为两类： 一类为带标记的流行语释义信息。 这里所谓的标记，专指“是”、“即”、“就是”、“称为”、“叫做”、“包括／包含”、“所谓……是指……”、“由……构成／组成”等常用于一般词语释义中的特定的词或固定结构，带有这些标记的流行语释义信息就称之为带标记的流行语释义信息。 另一类为不带标记的流行语释义信息。 这类释义信息不带有上述的标志词，但是可以发现另外一些专门的词语，例如：时间、地点、事件等命名实体，这些词语在提取时可以作为特征项，但其提取效果是无法跟上述标记相比的。这类释义信息主要可以分为人物简历类释义信息和事件类释义信息。 二、实现了对流行语释义信息的自动提取 我们选择2004年15种主流报纸全年的语料(共415，756，703字)作为我们的训练语料，含流行语的句子数为62，335条，经过人工标记、校对，共得到流行语释义信息1750条。