T型杂草自然语言处理：社交媒体的边缘自然语言处理

何塞·卡马乔·科拉多斯,Kiamehr Rezaee公司,塔拉耶·里亚希,朝日Ushio,丹尼尔·卢雷罗,迪莫斯坦尼斯·安提帕,乔安娜·博伊松,路易斯·埃斯皮诺萨·安科,刘芳玉,尤金尼奥·马丁内斯·卡马拉

摘要
在本文中，我们介绍了TweetNLP，一个社交媒体中自然语言处理（NLP）的集成平台。TweetNLP支持多种NLP任务，包括情感分析和命名实体识别等通用重点领域，以及表情符号预测和攻击性语言识别等社交媒体特定任务。特定于任务的系统由合理大小的基于Transformer的语言模型提供支持，这些语言模型专门针对社交媒体文本（尤其是Twitter），无需专用硬件或云服务即可运行。TweetNLP的主要贡献是：（1）一个集成的Python库，它是一个支持社交媒体分析的现代工具包，使用我们适应社交领域的各种特定任务模型；（2） 使用我们的模型进行无代码实验的交互式在线演示；（3）涵盖各种典型社交媒体应用程序的教程。
选集ID：
2022.emnlp演示。5
体积：
2022年自然语言处理实证方法会议论文集：系统演示
月份：
十二月
年份：
2022
地址：
阿联酋阿布扎比
编辑：
万向车,叶卡捷琳娜·舒托娃
地点：
EMNLP公司
SIG公司：
出版商：
计算语言学协会
注：
页：
38–49
语言：
网址：
https://aclantology.org/2022.emnlp-demos.5
内政部：
10.18653/v1/2022.emnlp-演示。5
比比键：
引用（ACL）：
Jose Camacho-collados、Kiamehr Rezaee、Talayeh Riahi、Asahi Ushio、Daniel Loureiro、Dimostenis Antypas、Joanne Boisson、Luis Espinosa Anke、Fangyu Liu和Eugenio Martinez Cámara。2022TweetNLP：社交媒体的边缘自然语言处理.英寸2022年自然语言处理实证方法会议记录：系统演示，第38-49页，阿联酋阿布扎比。计算语言学协会。
引用（非正式）：
TweetNLP：社交媒体的边缘自然语言处理（Camacho-collados等人，EMNLP 2022）
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