Vi introducerar ett system för normalisering av sociala medier som kan användas som ett förbearbetningssteg för maskinöversättning och olika NLP-applikationer för att hantera social medietext. Det föreslagna systemet är baserat på oövervakad inlärning av normalisering ekvivalenser från omärkt text. Den föreslagna metoden använder Random Walks på en kontextuell likhet bipartit diagram konstruerat från n-gram sekvenser på stora omärkta text corpus. Vi visar att det föreslagna tillvägagångssättet har en mycket hög precision på (92.43) och ett rimligt återkallande av (56.4). När den används som ett förbearbetningssteg för ett toppmodernt maskinöversättningssystem, förbättrades översättningskvaliteten på social medietext med 6%. Det föreslagna tillvägagångssättet är domän- och språkoberoende och kan användas som ett förbehandlingssteg för alla NLP-tillämpningar för att hantera sociala mediers text.
REF föreslår en oövervakad metod som använder Random Walks på en kontextuell likhet bipartit diagram konstruerat från n-gram sekvenser.
Social Text Normalization using Contextual Graph Random Walks
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}