Under de senaste åren har statistiska tolkar nått höga prestandanivåer på välredigerade texter. Domänanpassningstekniker har förbättrat tolkningsresultatet på textgenrer som skiljer sig från de journalistiska data som de flesta tolker utbildas på. Men sådana korporer följer vanligtvis gängse språkliga, stavnings- och typografiska konventioner. Under tiden har framväxten av Web 2.0-kommunikationsmedier orsakat uppkomsten av nya typer av textdata online. Även om det är värdefullt, t.ex. när det gäller datautvinning och känsloanalys, är sådant användargenererat innehåll sällan förenligt med standardkonventioner: de är bullriga. Detta hindrar de flesta NLP-verktyg, särskilt trädbanksbaserade parsers, från att prestera bra på sådana data. Därför har vi utvecklat den franska sociala mediebanken, den första användargenererade trädbanken för franska, ett morfologiskt rikt språk (MRL). Den första utgåvan av denna resurs innehåller 1.700 meningar från olika Web 2.0-källor, inklusive data som specifikt valts för deras höga buller. Vi beskriver här hur vi skapade denna trädbank och avslöjar den metod vi använde för att helt kommentera den. Vi tillhandahåller också basal POS-märkning och statistiska valmanstolkningsresultat, som är betydligt lägre än vanliga resultat på redigerade texter. Detta belyser den stora svårigheten att automatiskt behandla sådana bullriga uppgifter i ett gränsvärde.
Den franska sociala mediebanken som utvecklats av REF är en trädbank på 1 700 franska meningar från olika typer av sociala medier, inklusive Facebook, Twitter och diskussionsforum (videospel och medicinsk).
The French Social Media Bank: a Treebank of Noisy User Generated Content
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}