Sociala mediers texter är viktiga informationskällor för flera tillämpningsområden, bland annat trendanalys, händelseövervakning och åsiktsutvinning. Tyvärr fungerar befintliga lösningar för uppgifter som namngiven enhetsigenkänning som fungerar bra på formella texter vanligtvis dåligt när de tillämpas på sociala medier texter. I detta dokument rapporterar vi om experiment som syftar till att förbättra namngivna enhetsigenkänning på turkiska tweets med hjälp av två olika kommenterade datauppsättningar. I dessa experiment, som börjar med en baslinje kallad enhetsigenkänningssystem, anpassar vi dess regler och resurser för erkännande för att bättre passa Twitter-språket genom att lätta på dess kapitaliseringsrestriktion och genom diakritisk-baserad expansion av dess lexiska resurser, och vi använder ett förenklat normaliseringssystem på tweets för att observera effekterna av dessa på den övergripande namngivna enhetsigenkänningen prestanda på turkiska tweets. Utvärderingsresultaten för systemet med dessa olika inställningar förs med diskussioner om dessa resultat.
På turkiska tweets, REF anpassade NER regler och resurser för att bättre passa Twitter språk genom att lätta på sin kapitalisering begränsning, utöka sina lexiska resurser baserat på diacritics, och med hjälp av en normalisering system på tweets.
Experiments to Improve Named Entity Recognition on Turkish Tweets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}