社交信息的缺点：固有的噪声信息；不当的语法结构；拼写不连续以及大量的缩写词
字词序列、语法信息和地名词典信息中学习到更高阶的特征。
选择与任务最相关的特征，本文主要是指字、词、词典三个方面。
1、《Raw-to-End Name Entity Recognition in Social Media》2017年发表
数据集：TNT（4290条）、BTC（6261条）
数据集特点：一条推文中,一个字符对应一个label，空格也算一个字符
["Raptors set to face 'probably' one of NBA's best",
['B-ORG', 'I-ORG', 'I-ORG', 'I-ORG', 'I-ORG', 'I-ORG', 'I-ORG', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B-ORG', 'I-ORG', 'I-ORG', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']]
TNT、BTC
2、《Named Entity Recognition for Social Media Texts with Semantic Augmentation》2020年发表于EMNLP
数据集：WNUT16（W16）、WNUT17（W17）、WB（微博）
W16 and W17 are English datasets constructed from Twitter
数据集特点：一个token对应一个label。
W16数据集中10个类别
3、总结
两篇文章所提到的推文数据集都是没有倾向性的，随机在推特中爬取。
