Många användare lättvindigt avslöjar sina platser som restauranger, landmärken och butiker i sina tweets. Att känna igen sådana finkorniga platser från tweets och sedan koppla platsen nämner till väldefinierade platsprofiler (t.ex. med formellt namn, detaljerad adress, och geo-koordinater etc.) erbjuda en enorm möjlighet för många tillämpningar. Olika från befintliga lösningar som utför platsigenkänning och länkning som två deluppgifter i en pipelineinställning, i detta dokument, föreslår vi en ny gemensam ram för att utföra platsigenkänning och platskoppling samtidigt i ett gemensamt sökområde. Vi formulerar denna end-to-end plats länka problemet som en strukturerad förutsägelse problem och föreslå en strålsökning baserad algoritm. Baserat på begreppet multi-view lärande, vi ytterligare gör det möjligt för algoritmen att lära sig av omärkta data för att lindra bristen på märkta data. Omfattande experiment utförs för att känna igen platser som nämns i tweets och länka dem till platsprofiler i Foursquare. Experimentella resultat visar att den föreslagna gemensamma inlärningsalgoritmen överträffar toppmoderna lösningar, och att lära av omärkta data förbättrar både igenkänning och länkning av noggrannhet.
Ji och al. REF föreslog en gemensam modell för att känna igen och länka samman finkorniga platser från tweets med 24 handgjorda funktioner.
Joint Recognition and Linking of Fine-Grained Locations from Tweets
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}