Utmaningarna för erkännande av namngivna enheter (NER) för tweets ligger i den otillräckliga informationen i en tweet och bristen på utbildningsdata. Vi föreslår att kombinera en K-Nearest Neighbors (KNN) klassificator med en linjär villkorlig Random Fields (CRF) modell under en halvövervakad inlärningsram för att ta itu med dessa utmaningar. Den KNN-baserade klassificeringen utför förmärkning för att samla in globala grova bevis över tweets medan CRF-modellen utför sekventiell märkning för att fånga finkornig information kodad i en tweet. Det halvövervakade lärandet plus åskådarna lindrar bristen på träningsdata. Omfattande experiment visar fördelarna med vår metod över baslinjerna samt effektiviteten av KNN och halvövervakat lärande.
Liu m.fl. REF presenterar en halvövervakad lösning som kombinerar en KNN och en CRF-klassificering.
Recognizing Named Entities in Tweets
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}