Nyhets tweets som rapporterar vad som händer har blivit en viktig informationskälla i realtid. Vi tar upp problemet med semantisk rollmärkning (SRL) för nyhets tweets, vilket är meningsfullt för finkornig information utvinning och hämtning. Vi presenterar en självövervakad inlärningsmetod för att träna ett domänspecifikt SRL-system för att lösa problemet. En stor mängd träningsdata är automatiskt märkt, genom att utnyttja det befintliga SRL-systemet på nyhetsdomän och innehåll likhet mellan nyheter och nyhets tweets. På en människa annoterad testuppsättning, vårt system uppnår toppmodern prestanda, överträffar SRL-systemet tränas på nyheter.
REF presenterar ett självlärande SRL-system för nyhetstweets, med målet att ta itu med låg prestanda orsakad av buller och ostrukturerade data.
Semantic Role Labeling for News Tweets
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}