تحليل المدونات الصغيرة حيث ننشر ما نقوم بتمكيننا من أداء تطبيقات مختلفة مثل تحليل الاتجاه الاجتماعي وتوصية الكيان. لتتبع الاتجاهات الناشئة في مجموعة متنوعة من المجالات، نريد تصنيف المعلومات عن الكيانات الناشئة (على سبيل المثال، الصورة الرمزية 2) في منشورات المدونات الصغيرة وفقا لأنواعها (على سبيل المثال، فيلم). وبالتالي، فإننا نقدم مهمة جديدة للكتابة كيان تقوم بتعيين نوعا غرامة على كل كيان ناشئ عند إجراء انفجار من المشاركات التي تحتوي على هذا الكيان لأول مرة في المدونات الصغيرة. التحدي هو إجراء الكتابة من منشورات المدونات الصغيرة الصاخبة دون الاعتماد على المعرفة السابقة للكيان المستهدف. لمعالجة هذه المهمة، نبني مجموعات بيانات Twitter واسعة النطاق للغة الإنجليزية واليابانية باستخدام الإشراف البعيد الحساسة للوقت. ثم نقترح نموذج الكتابة العصبي المعياري الذي لا ينفدي فقط الكيان وسياقاته ولكن أيضا معلومات المعتوه في مشاركات متعددة. لكتابة الكيانات الناشئة "الكتاني" تعني لغة البرمجة الناشئة ولعبة الألواح الكلاسيكية)، والسياقات الكلاسيكية صاخبة، ونطير محدد سياق يجد سياقات ذات صلة للكيان الهدف. تؤكد التجارب على مجموعات البيانات Twitter فعالية نموذج الكتابة لدينا ومنح السياق.