Jan, 2022

在 Tweebank 语料库上进行命名实体识别注释，并建立用于社交媒体分析的 NLP 模型

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TL;DR本研究旨在创建 Tweebank-NER，一个基于 Tweebank V2 的英文 NER 语料库，用 TB2 训练最先进的 Tweet NLP 模型，并发布名为 Twitter-Stanza 的 NLP 管道。
发现论文，激发创造
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    Oct, 2022

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    Jan, 2019

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    Oct, 2014

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    Mar, 2022

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    Feb, 2020

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    Jun, 2022

  • 使用词向量的半监督学习在 Twitter 上进行土耳其语命名实体识别

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    Oct, 2018

  • TweetNERD -- 用于推文的端到端实体链接基准测试

    TweetNERD 是一个包含 340k + 推文数据集，是用于评估自然语言处理（NLP）中在推文上进行 NERD 系统基准测试的最大和最具时间差异性的开放数据集之一。

    Oct, 2022

  • 社交媒体数据中的命名实体识别多任务方法

    提出了一种新的多任务方法，通过使用 NE 分段及精细 NE 分类的主要任务和更一般的辅助任务，利用多任务神经网络构架来学习更高阶特征表示，以传统的 CRF 分类器和神经网络结合的方式来解决 Twitter 和分类不一致的问题。

    Jun, 2019

  • 在 StackOverflow 中进行代码和命名实体识别

    本文介绍了一个计算机编程领域的新命名实体识别（NER）语料库，包括 15,372 个句子和 20 种细粒度实体类型。我们使用基于 BERToverflow 的训练数据对 BERT 模型进行了改进，并提出了 SoftNER 模型，通过上下文无关代码标记分类器和语料库级特征，可在 StackOverflow 数据集上实现代码和命名实体识别。

    May, 2020