Människor tweetar mer än 100 Miljoner gånger dagligen, vilket ger en bullrig, informell, men ibland informativ corpus av 140 tecken meddelanden som speglar zeitgeist på ett aldrig tidigare skådat sätt. Prestandan hos standard NLP-verktyg försämras kraftigt på tweets. Detta dokument tar upp denna fråga genom att bygga om NLP-ledningen och börja med del-av-tal-märkning, genom styckning, till namngiven enhet erkännande. Vårt nya T-NER-system fördubblar F 1-poäng jämfört med Stanford NER-systemet. T-NER utnyttjar redundansen i tweets för att uppnå denna prestanda, med hjälp av LabeledLDA för att utnyttja Freebase ordböcker som en källa till avlägsen övervakning. Märkt LDA överträffar samutbildning, vilket ökar F 1 med 25 % över tio vanliga enhetstyper. Våra NLP-verktyg finns tillgängliga på: http:// github.com/aritter/twitter_nlp
Men prestandan hos standard POS taggers för engelska är allvarligt försämrad på Tweets på grund av deras buller och gleshet REF.
Named Entity Recognition in Tweets: An Experimental Study
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}