Twitter ger tillgång till stora volymer data i realtid, men är notoriskt bullriga, hindrar dess verktyg för NLP. I detta dokument riktar vi ut-av-vokabulära ord i korta textmeddelanden och föreslår en metod för att identifiera och normalisera obildade ord. Vår metod använder en klassificerare för att upptäcka missbildade ord, och genererar korrigeringskandidater baserade på morfofonisk likhet. Både ordlikhet och sammanhang utnyttjas sedan för att välja den mest sannolika korrigeringskandidaten för ordet. Den föreslagna metoden kräver inga kommentarer, och uppnår toppmodern prestanda över ett SMS corpus och en ny datauppsättning baserad på Twitter.
I REF används ordet likhet och sammanhang vid uppslagning av lexikon.
Lexical Normalisation of Short Text Messages: Makn Sens a #twitter
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}