Jämfört med de redigerade genrer som har spelat en central roll i NLP forskning, mikroblogg texter använder ett mer informellt register med icke-standard lexiska objekt, förkortningar, och fri ortografisk variation. När man konfronteras med sådana indata fungerar de konventionella verktygen för textanalys ofta dåligt. Normalisering - ersätter ortografiskt eller lexiskt idiosynkratiska former med fler standardvarianter - kan förbättra prestandan. Vi föreslår en metod för att lära normaliseringsregler från maskinöversättningar av en parallell corpus av microblog meddelanden. För att validera nyttan av vårt tillvägagångssätt, utvärderar vi extrinistiskt, visar att normalisera engelska tweets och sedan översätta förbättrar översättningskvaliteten (jämfört med att översätta onormaliserad text) med hjälp av tre standard webböversättningstjänster samt ett fras-baserat översättningssystem utbildade på parallella microblog data.
REF föreslog en övervakad inlärningsteknik för att lära sig normaliseringsregler från maskinöversättningar av en parallell corpus av mikrobloggmeddelanden.
Paraphrasing 4 Microblog Normalization
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}