Informationsutdrag från mikroblogginlägg är en viktig uppgift, eftersom mikrobloggar idag fångar en aldrig tidigare skådad mängd information och ger en bild av världens puls. Som kärnan i informationsextrahering anser vi att Twitter-enhetens uppgift är att länka samman detta dokument. I den nuvarande enhet som kopplar samman litteratur, nämns detektion och disambigering av entiteter ofta som lika viktiga men tydliga problem. Men i vår uppgift finner vi att upptäckt ofta är prestanda flaskhalsen. Anledningen är att meddelanden på mikrobloggar är korta, bullriga och informella texter med lite sammanhang, och ofta innehåller fraser med tvetydiga betydelser. För att noggrant ta itu med Twitter-enheten länka problemet föreslår vi en strukturell SVM-algoritm för enhet länka som gemensamt optimerar nämna detektion och enhet disambiguation som en enda end-to-end uppgift. Genom att kombinera strukturellt lärande och en mängd olika första ordningens, andra ordningens och kontextkänsliga funktioner, kan vårt system överträffa befintliga toppmoderna enhet länkningssystem med 15% F 1.
Guo m.fl. REF utför gemensamt omnämnande upptäckt och enhet länkning på tweets.
To Link or Not to Link? A Study on End-to-End Tweet Entity Linking
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}