Lexical Normalization On Lexnorm
Métriques
Accuracy
Résultats
Résultats de performance de divers modèles sur ce benchmark
Tableau comparatif
| Nom du modèle | Accuracy |
|---|---|
| adapting-sequence-to-sequence-models-for-text | 83.94 |
| monoise-modeling-noise-using-a-modular | 87.63 |
| tweet-normalization-with-syllables | 86.08 |
| a-log-linear-model-for-unsupervised-text | 82.06 |