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Time-Independent and Language-Independent Extraction of Multiword Expressions From Twitter

机译:从Twitter提取时间和语言无关的多词表达式

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摘要

Multiword Expressions (MWEs) are crucial lexico-semantic units in any language. However, most work on MWEs has been focused on standard monolingual corpora. In this work, we examine MWE usage on Twitter - an inherently multilingual medium with an extremely short average text length that is often replete with grammatical errors. In this work we present a new graph based, language agnostic method for automatically extracting MWEs from tweets. We show how our method outperforms standard Association Measures. We also present a novel unsupervised evaluation technique to ascertain the accuracy of MWE extraction.
机译:多字表达式(MWE)是任何语言中至关重要的词汇语义单元。但是,有关MWE的大多数工作都集中在标准单语语料上。在这项工作中,我们检查了Twitter上MWE的使用情况-一种固有的多语言媒体,其平均文本长度非常短,通常充满语法错误。在这项工作中,我们提出了一种基于图形的,与语言无关的新方法,可以从推文中自动提取MWE。我们展示了我们的方法如何胜过标准的“关联度量”。我们还提出了一种新颖的无监督评估技术,以确定MWE提取的准确性。

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