Detta dokument rapporterar vårt deltagande i W-NUT 2017 delad uppgift om framväxande och sällsynta entitetsigenkänning från användaren genererade bullriga text som tweets, online recensioner och forumdiskussioner. För att utföra denna utmanande uppgift, utforskar vi ett tillvägagångssätt som kombinerar LDA ämnesmodellering med djupt lärande på ordnivå och teckennivå inbäddningar. Modelleringen av LDA-ämnet genererar ämnesrepresentation för varje tweet som används som en funktion för varje ord i tweeten. De djuplärande komponenterna består av två lager dubbelriktad LSTM och ett CRF-utgångsskikt. Vårt inlämnade resultat utfördes vid 39.98 (F1) på entitet och 37.77 på ytformer. Våra nya experiment efter inlämning nådde en bästa prestanda av 41.81 på entitet och 40.57 på ytformer.
Nyligen utforskade Jansson och Liu Ref ett nytt tillvägagångssätt som kombinerar Deep Learning (DL) med LDA ämnesmodellering.
Distributed Representation, LDA Topic Modelling and Deep Learning for Emerging Named Entity Recognition from Social Media
{'venue': 'NUT@EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}