Microblog normaliseringsmetoder använder ofta komplexa modeller och kämpar för att skilja mellan korrekt stavade okända ord och lexiska varianter av kända ord. I detta dokument föreslår vi en metod för att bygga en ordbok av lexiska varianter av kända ord som underlättar lexikal normalisering via enkel strängsubstitution (t.ex. i morgon för tmrw). Vi använder kontextinformation för att generera möjliga varianter och normalisering par och sedan ranka dessa efter sträng likhet. Högrankade par väljs för att fylla ordboken. Vi visar att ett lexikonbaserat tillvägagångssätt uppnår toppmodern prestanda för både F-poäng och ordfelfrekvens på en standarddatauppsättning. Jämfört med andra metoder erbjuder detta tillvägagångssätt en snabb, lätt och lättanvänd lösning, och lämpar sig därför för förbehandling av mikrobloggar med hög volym.
I REF presenterar de den ordboksbaserade metoden överträffar den senaste prestandan.
Automatically Constructing a Normalisation Dictionary for Microblogs
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}