Vi presenterar en ny strategi för att erkänna vad vi kallar målinriktade namngivna enheter; det vill säga namngivna enheter i en riktad uppsättning (t.ex. filmer, böcker, TV-program). Till skillnad från många andra NER-system som behöver omskola sina statistiska modeller när nya enheter anländer, kräver vår strategi inte sådan omskolning, vilket gör den mer anpassningsbar för typer av enheter som ofta uppdateras. För denna förstudie fokuserar vi på en enhetstyp, filmtitel, med hjälp av data som samlats in från Twitter. Vårt system är testat på två utvärderingsset, en inklusive endast enheter som motsvarar filmer i vår utbildning uppsättning, och den andra exklusive någon av dessa enheter. Vår slutmodell visar F1-poäng på 76,19 % och 78,70 % på dessa utvärderingsuppsättningar, vilket ger starka bevis för att vårt tillvägagångssätt är fullständigt opartiskt för alla enskilda enheter som upptäcks under utbildningen.
I REF föreslog författarna ett tillvägagångssätt för erkännande av målinriktade icke-statliga aktörer, dvs. icke-statliga aktörer i en riktad uppsättning (t.ex. filmer, böcker, TV-program osv.).
Targetable Named Entity Recognition in Social Media
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}