I detta dokument föreslår vi en stavelsebaserad metod för tweet normalisering för att studera den kognitiva processen av icke-standard ordskapande i sociala medier. Förutsatt att stavelse spelar en grundläggande roll för att bilda icke-standard tweet ord, väljer vi stavelse som den grundläggande enheten och utöka den konventionella bullriga kanalmodellen genom att införliva stavelserna för att representera ord-till-ord övergångar på både ord och stavelsenivåer. De stavelser används i vår metod inte bara för att föreslå fler kandidater, utan också för att mäta likheten mellan ord. Novelty av detta arbete är trefaldigt: För det första, så vitt vi vet, är detta ett tidigt försök att utforska stavelser i tweet normalisering. För det andra, vår föreslagna normaliseringsmetod bygger på omärkta prover, vilket gör det mycket lättare att anpassa vår metod för att hantera icke-standard ord i någon period av historia. Och för det tredje genomför vi en rad experiment och bevisar att den föreslagna metoden är fördelaktig framför de toppmoderna lösningarna för tweet normalisering.
Medan de flesta tidigare arbeten normaliseras på ordnivå eller teckennivå, försöker REF normalisera på stavelsenivå.
Tweet Normalization with Syllables
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}