- Twitter NLP (http://code.google.com/p/ark-twe…): – El paquete Twitter NLP se puede utilizar para tokenizar e identificar el etiquetado POS para el tweet.
- Twitter NER (https://github.com/aritter/twitt…): se llama sistema de reconocimiento de entidades capacitado en datos de Twitter. En general, el caso Camel y el caso de la palabra Capital se consideran una característica muy importante para la entidad con nombre. Pero en el tweet, el usuario usa palabras mayúsculas para dar más énfasis. Por lo tanto, el sistema general de reconocimiento de entidades con nombre identifica muchos de los casos de palabras capitales como entidad con nombre en los datos de Twitter. Pero dado que esta herramienta está entrenada en datos de Twitter, es bastante precisa e ignora estos casos.
- Implementación de LDA para tweeter: consulte la implementación de LDA específica de Twitter (www2012.wwwconference.org/proceedings/companion/p1035.pdf) y (http://sewm.pku.edu.cn/TianwangL…)
- Normalización de Twitter: Twitter tiene una restricción de 140 caracteres. Por lo tanto, los tweets generalmente tienen variaciones de palabras, símiles, formas cortas y ruidos. Por lo tanto, es necesario convertir el tweet a una oración en inglés adecuada, antes de usarlo para la aplicación nlp. El investigador tiene herramientas de traducción automática para traducir el tweet a la oración correcta en inglés. revise la respuesta de quora para obtener más detalles. (Procesamiento de lenguaje natural: ¿cómo haría una API que convierta cualquier tweet en una oración en inglés?
¿Hay algún paquete de código abierto para aplicar ML a las publicaciones de Twitter?
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Actualmente estamos agregando esta función al rastreador de la nube
rastreador de nubes
para trabajar en twitter, instagran, vine, etc.
Si hay algún interés en participar, comuníquese
No es específicamente el aprendizaje automático per se, pero mi grupo de investigación tiene una parte de Twitter de código abierto de etiquetado de discurso (pos) http://www.ark.cs.cmu.edu/TweetNLP/
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