I detta dokument beskriver vi DeepNNNER-ingången till den 2:a workshopen om Noisy User-genererad text (WNUT) Delad uppgift #2: Namngiven enhetsigenkänning på Twitter. Vår gemensamma uppgiftslämnande antar den dubbelriktade LSTM-CNN-modellen av Chiu och Nichols (2016), eftersom det har visat sig fungera bra på både newswire och webbtexter. Det använder ordinslag utbildade på storskaliga webbtextsamlingar tillsammans med textnormalisering för att hantera mångfalden i webbtexter, och lexikon för mål namngivna enhetsklasser konstruerade från allmänt tillgängliga källor. Utökad utvärdering som jämför effektiviteten hos olika ords inbäddningar, textnormalisering och lexikoninställningar visar att vårt system uppnår en maximal F1-poäng på 47,24, prestanda som överträffar den delade uppgiftens andra-rankade system.
REF använder lexikon inbäddning funktioner för namngivna enhet igenkänning i tweets.
DeepNNNER: Applying BLSTM-CNNs and Extended Lexicons to Named Entity Recognition in Tweets.
{'venue': 'NUT@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}