Text normalisering är ett viktigt första steg mot att möjliggöra många naturliga språkbehandling (NLP) uppgifter över informell text. Medan många av dessa uppgifter, såsom tolkning, utför det bästa över fullt grammatiskt korrekt text, de flesta befintliga text normalisering närmar sig snävt definiera uppgiften i ord-till-ords-betydelse; det vill säga, uppgiften ses som att kartlägga alla out-of-vokabulary icke-standard ord till deras in-vokabulary standard former. I detta dokument har vi en parsercentrerad syn på normalisering som syftar till att omvandla rå informell text till grammatiskt korrekt text. För att förstå den verkliga effekten av normalisering på parsern, binder vi normalisering prestanda direkt till parser prestanda. Dessutom utformar vi en anpassningsbar ram för att ta itu med det ofta förbisedda begreppet domänanpassningsförmåga, och illustrerar att systemet möjliggör överföring till nya domäner med en minimal mängd data och ansträngning. Vår experimentella studie över datauppsättningar från tre domäner visar att vårt tillvägagångssätt överträffar inte bara toppmoderna ord-till-ord-normaliseringstekniker, utan också manuella ord-till-ord-anteckningar.
I REF presenteras en parsercentrerad syn på normalisering.
Adaptive Parser-Centric Text Normalization
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}