Namngivna enhetsigenkänningssystem (NER) som är utbildade på newswire fungerar mycket dåligt när de testas på Twitter. Signaler som var tillförlitliga i kopieringsredigerad text försvinner nästan helt i Twitters informella prat, vilket kräver att specialiserade modeller byggs. Med hjälp av välförståeliga tekniker siktade vi på att förbättra Twitter NER prestanda när vi fick en liten uppsättning kommenterade träningstweets. För att utnyttja omärkta tweets bygger vi bruna kluster och ordvektorer, vilket möjliggör generaliseringar över distributionsmässigt liknande ord. För att utnyttja kommenterade newswire data använder vi ett viktigt viktningsprogram. Tillsammans etablerar vi en ny toppmodern teknik på två gemensamma testuppsättningar. Även om det är välkänt att ordrepresentationer är användbara för NER, har stödjande experiment hittills fokuserat på newswire data. Vi betonar effektiviteten av representationer på Twitter NER, och visar att deras inkludering kan förbättra prestandan med upp till 20 F1.
Mycket nyligen har REF visat effektiviteten av Brown kluster och ord vektorer på Twitter NER för engelska.
The Unreasonable Effectiveness of Word Representations for Twitter Named Entity Recognition
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}