Twitter POS和NER:什么是最先进的？

Question

twitter数据的pos标记和命名实体识别的最新进展是什么？像Spacy和SparkNLP这样的工业实力程序对这样的文本准确吗？FlairNLP和斯坦福大学的CoreNLP准确性度量如何？

Answer 1

SOTA在NLP领域的变化如此之快，甚至连数据科学专业人士也难以应对。我有两个主要的来源，我经常检查，以获得一些关于SOTA的一些见解：

• NLP进展来自塞巴斯蒂安鲁德。它包含了很多子字段的NLP更新，包括NER和POST。
• 带有代码的纸张包含关于NLP的章节。对于ML来说，这是一个很棒的网站。

我知道这些链接并没有具体解决Twitter的问题，但是我并不认为这个领域与其他领域有本质上的区别。当然是海事组织。

关于你的另一个问题：

像Spacy和SparkNLP这样的工业强项程序对这样的文本准确吗？FlairNLP和斯坦福大学的CoreNLP准确性度量如何？

正如我上面所写的，这主要是个人喜好和/或项目需要的问题。没有正确或错误的工具。就我个人而言，我发现斯坦福的工具是最好的，无论是他们的预测的质量和从一个管道中可以得到的模型的数量。但正如我说的，这是非常主观的。