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# Iva Lulashi
Iva Lulashi (Tirana, 1988) es una pintora albanesa que trabaja en Milán.

## Trayectoria
Iva Lulashi nació en 1988 en Tirana, Albania y se trasladó a Italia desde niña. Se graduó en la Academia de Bellas Artes de Venecia en 2016.
Entre sus exposiciones individuales se encuentran: Vicino e altrove de 2020, Libres y deseanteso Passione cola passione scorre, ambas de 2021. Formó pareja con la artista guatemalteca Regina José Galindo en exposiciones que exploraban la violencia contra las mujeres, tales como: Nearby Elsewhere en la Galería Prometeo de Milán en 2020 o Mujer, Mujer, Mujer en la Galería Alberta Pane de París en 2024.
Lulashi fue seleccionada para representar a Albania en la 60.ª Bienal de Venecia. Su exposición, El amor como un vaso de agua, invoca la teoría del vaso de agua de la feminista rusa Alexandra Kollontai.

title: Iva Lulashi

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{{Ficha de persona}}
'''Iva Lulashi''' ([[Tirana]], 1988) es una pintora [[Albania|albanesa]] que trabaja en [[Milán]].
== Trayectoria ==
Iva Lulashi nació en 1988 en Tirana, [[Albania]] y se trasladó a [[Italia]] desde niña.<ref name=":0">{{Cita web|url=https://www.finestresullarte.info/es/arte-y-artistas/iva-lulashi-representara-a-albania-en-la-bienal-2024-su-proyecto-versara-sobre-el-sexo-y-el-amor|título=Iva Lulashi representará a Albania en la Bienal 2024. Su proyecto versará sobre el sexo y el amor|fechaacceso=2024-08-31|sitioweb=www.finestresullarte.info|idioma=es}}</ref> Se graduó en la [[Academia de Bellas Artes de Venecia]] en 2016.<ref>{{Cita web|url=http://www.prometeogallery.com/en/artist/iva-lulashi|título=Iva Lulashi {{!}} Artist {{!}} Prometeo Gallery Ida Pisani|fechaacceso=2024-05-18|sitioweb=www.prometeogallery.com}}</ref>

Entre sus exposiciones individuales se encuentran: Vicino e altrove de 2020, ''Libres y deseantes''o ''Passione cola passione scorre,'' ambas de 2021.<ref>{{Cita web|url=https://www.finestresullarte.info/es/exposiciones/las-mujeres-libres-y-deseantes-de-iva-lulashi-se-exhiben-en-cinque-terre|título=Las mujeres libres y deseantes de Iva Lulashi se exhiben en Cinque Terre|fechaacceso=2024-08-31|sitioweb=www.finestresullarte.info|idioma=es}}</ref><ref>{{Cita web|url=https://fondazioneimagomundi.org/en/artista/iva-lulashi-2/|título=Fondazione Imago Mundi - Iva Lulashi|fechaacceso=2024-08-31|sitioweb=Fondazione Imago Mundi|idioma=en-GB}}</ref> Formó pareja con la artista [[Guatemala|guatemalteca]] [[Regina José Galindo]] en exposiciones que exploraban la [[Violencia contra la mujer|violencia contra las mujeres]], tales como: ''Nearby Elsewhere'' en la Galería Prometeo de [[Milán]] en 2020<ref>Meneguzzo, Marco. "Regina José Galindo and Iva Lulashi: PROMETEOGALLERY." ''Artforum International'', vol. 58, no. 9, May 01, 2020, pp. 186</ref> o ''Mujer, Mujer, Mujer'' en la Galería Alberta Pane de [[París]] en 2024.<ref>{{Cita noticia|apellidos=Tarbox|nombre=Wilson|fecha=2024-03-18|título=An Exhibition in Paris Confronts the Brutalization of Women|url=https://www.frieze.com/article/mujer-mujer-mujer-2024-review|fechaacceso=2024-05-18|obra=Frieze|idioma=en|número=243|issn=0962-0672}}</ref>

Lulashi fue seleccionada para representar a Albania en la [[60.ª Bienal de Venecia]]. Su exposición, ''El amor como un vaso de agua'', invoca la teoría del vaso de agua de la feminista rusa [[Aleksandra Kolontái|Alexandra Kollontai]].<ref name=":0" /><ref>{{Cita web|url=https://euronews.al/en/artist-iva-lulashi-to-represent-albania-at-the-art-biennale-in-venice/|título=Artist Iva Lulashi to represent Albania at the Art Biennale in Venice|fechaacceso=2024-05-18|autor=Albania|nombre=Euronews|fecha=2024-01-31|sitioweb=Euronews Albania|idioma=en-US}}</ref><ref>{{Cita web|url=https://artslife.com/2024/04/20/lalbania-a-venezia-di-iva-lulashi/|título=L'Albania a Venezia di Iva Lulashi: gli impulsi devono essere soddisfatti con la spensieratezza con cui siamo soliti bere un bicchiere d’acqua|fechaacceso=2024-08-31|apellido=Rogni|nombre=Giulia|fecha=2024-04-20|sitioweb=ArtsLife|idioma=it-IT}}</ref><ref>{{Cita web|url=https://www.labiennale.org/en/art/2024/albania|título=Biennale Arte 2024 {{!}} Albania|fechaacceso=2024-08-31|apellido=Maps|nombre=Arsenale See on Google|fecha=2024-04-10|sitioweb=La Biennale di Venezia|idioma=en}}</ref>

== Referencias ==
{{listaref|2}}

== Enlaces externos ==
* [http://www.prometeogallery.com/it/artista/iva-lulashi Iva Lulashi en Prometeo Gallery]

{{NF|1988||Lulashi, Iva}}
[[Categoría:Pintores de Albania]]
[[Categoría:Nacidos en Tirana]]
[[Categoría:Pintoras de Italia]]
[[Categoría:Mujeres artistas de Albania]]

title: Información personal

Nacimiento: 1988 · Tirana (Albania)

Nacionalidad: Albanesa

title: Información profesional

Ocupación: Artista


text:
# John Howard Marsden
Pour les articles homonymes, voir Marsden.
John Howard Marsden (7 mai 1803 - 24 janvier 1891) est un religieux et universitaire anglais. Il est antiquaire et devient en 1851 le premier professeur Disney d'archéologie à l'Université de Cambridge.

## Biographie
Fils aîné de William Marsden, vicaire de la chapelle Saint-Georges, Wigan, et plus tard vicaire d'Eccles, il est né à Wigan. Il est admis le 6 août 1817 à la Manchester Grammar School et est chercheur principal en 1822.
Marsden obtient un prix de son école au St John's College de Cambridge, où il est élu érudit de la fondation Somerset. En 1823, il obtient la bourse de l'université Bell. Il est diplômé BA en 1826, avec une première classe dans les tripos classiques. Il devient MA en 1829 et BD en 1836.
Marsden est prédicateur spécial à l'université en 1834, 1837 et 1847. Il est conférencier Hulsean sur la théologie en 1843 et 1844, et est de 1851 à 1865 le premier professeur Disney d'archéologie .
En 1840, Marsden est présenté par son collège au presbytère de Great Oakley, Essex, qu'il occupe pendant 49 ans, démissionnant en 1889 pour des raisons de santé. Il occupe également pendant quelques années le doyenné rural de Harwich. Ayant été élu chanoine résident de Manchester en 1858, il devient doyen rural du doyenné d'Eccles, et il est l'un des aumôniers de James Prince Lee, premier évêque de Manchester.
Marsden meurt à sa résidence, Grey Friars, Colchester, le 24 janvier 1891.

## Publications
- The Sacred Tree, a Tale of Hindostan, impression privée, Londres, 1840.
- Philomorus, un bref examen des poèmes latins de Sir Thomas More, Londres, 1842.
- An Examination of certain Passages in Our Lord's Conversation with Nicodemus, huit conférences Hulsean, Londres, 1844.
- The Evils which have resulted at various times from a Misapprehension of Our Lord's Miracles, huit discours de Hulsean, Londres, 1845.
- College Life in the Reign of James I, basé sur l'autobiographie de Sir Symonds D'Ewes, Londres, 1851.
- Two Introductory Lectures upon Archaeology, delivered in the University of Cambridge, Cambridge, 1852.
- A Descriptive Sketch of the Collection of Works of Ancient Greek and Roman Art at Felix Hall, in "Transactions of the Essex Archaeological Society", 1863.
- Fasciculus, Londres, 1869, vers légers.

Deux œuvres sont liées à une relation revendiquée avec William Marsden (1754–1836), qui a fait de John Howard Marsden son héritier. Le Rév. William Marsden, le père de John Howard Marsden, et William Marsden (1754–1836) sont tous deux identifiés à la famille élargie « Marsden de Manchester et Chelmorton »,.
- History of the Gentlemen's Society at Spalding, Londres, 1849. William Marsden (1754–1836) était membre de la Spalding Gentlemen's Society[6] .
- A Brief Memoir of the Life and Writings of Lieutenant-Colonel William Martin Leake, FRS, impression privée, Londres, 1864, sur William Martin Leake. Leake a épousé Elizabeth, fille de Charles Wilkins. Elle est la veuve de William Marsden (1754-1836)[7],[8]

En 1829, Marsden remporte le Seatonian Prize, le sujet du poème étant The Finding of Moses, Cambridge, 2e édition. 1830. Il publie également des sermons prêchés à la cathédrale de Manchester, à Colchester et à Cambridge, de 1835 à 1845.

## Famille
Marsden épouse en 1840 Caroline, fille aînée de William Moore, prébendier de Lincoln. Ils ont trois fils:
- William (1841–1925), officier de l'armée, épouse en 1873 Katharine Murray, fille de B. Rigby Murray, de Parton.
- Maurice Howard (1843-1920), clerc, épouse en 1873 Frances Maria Simpson, fille du révérend S. Simpson, de Lancaster.
- Reginald Godfrey (1845–1927), avocat, épouse en 1874 Edrica Jane Cowling, fille de John Cowling.

wikiname: frwiki

title: John Howard Marsden

in_language: fr

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{{Voir homonymes|Marsden}}
{{Infobox}}
'''John Howard Marsden''' ({{date de naissance|7 mai 1803}} - {{date de décès|24 janvier 1891}}) est un religieux et universitaire anglais. Il est [[Société des antiquaires|antiquaire]] et devient en 1851 le premier professeur Disney d'archéologie à l'Université de Cambridge.

== Biographie ==
Fils aîné de William Marsden, vicaire de la chapelle Saint-Georges, [[Wigan]], et plus tard vicaire d'[[Eccles (Grand Manchester)|Eccles]], il est né à Wigan. Il est admis le 6 août 1817 à la [[Manchester Grammar School]] et est chercheur principal en 1822<ref name="DNB">{{Cite DNB|wstitle=Marsden, John Howard|volume=36}}.</ref>.

Marsden obtient un prix de son école au [[St John's College (Cambridge)|St John's College de Cambridge]], où il est élu érudit de la fondation Somerset. En 1823, il obtient la bourse de l'université Bell. Il est diplômé BA en 1826, avec une première classe dans les tripos classiques<ref>{{Alumni Cantabrigienses|id=MRSN822JH|name=Marsden, John Howard}}</ref>. Il devient MA en 1829 et BD en 1836<ref name="DNB" />.

Marsden est prédicateur spécial à l'université en 1834, 1837 et 1847. Il est conférencier Hulsean sur la théologie en 1843 et 1844, et est de 1851 à 1865 le premier professeur Disney d'archéologie <ref>{{ODNB|id=18100|first=H. C. G.|last=Matthew|title=Marsden, John Howard}}.</ref>.

En 1840, Marsden est présenté par son collège au presbytère de Great Oakley, Essex, qu'il occupe pendant 49 ans, démissionnant en 1889 pour des raisons de santé. Il occupe également pendant quelques années le doyenné rural de [[Harwich]]. Ayant été élu chanoine résident de Manchester en 1858, il devient doyen rural du doyenné d'Eccles, et il est l'un des aumôniers de James Prince Lee, premier [[évêque de Manchester]]<ref name="DNB"/>.

Marsden meurt à sa résidence, Grey Friars, [[Colchester]], le 24 janvier 1891<ref name="DNB"/>.

== Publications ==

* ''The Sacred Tree, a Tale of Hindostan'', impression privée, Londres, 1840.
* ''Philomorus, un bref examen des poèmes latins de Sir Thomas More'', Londres, 1842.
* ''An Examination of certain Passages in Our Lord's Conversation with Nicodemus'', huit conférences Hulsean, Londres, 1844.
* ''The Evils which have resulted at various times from a Misapprehension of Our Lord's Miracles'', huit discours de Hulsean, Londres, 1845.
* ''College Life in the Reign of James I'', basé sur l'autobiographie de Sir Symonds D'Ewes, Londres, 1851.
* ''Two Introductory Lectures upon Archaeology, delivered in the University of Cambridge'', Cambridge, 1852.
* ''A Descriptive Sketch of the Collection of Works of Ancient Greek and Roman Art at Felix Hall'', in "Transactions of the Essex Archaeological Society", 1863.
* ''Fasciculus'', Londres, 1869, vers légers.

Deux œuvres sont liées à une relation revendiquée avec [[William Marsden (orientaliste)|William Marsden]] (1754–1836), qui a fait de John Howard Marsden son héritier. Le Rév. William Marsden, le père de John Howard Marsden, et William Marsden (1754–1836) sont tous deux identifiés à la famille élargie « Marsden de Manchester et Chelmorton »<ref>{{Ouvrage|prénom1=Edward|nom1=Walford|titre=Walford's County Families of the United Kingdom|éditeur=Spottiswoode & Company, Limited|année=1912|passage=779}}.</ref>{{,}}<ref>{{Ouvrage|prénom1=Bernard Burke|nom1=Sir|titre=The General Armory of England, Scotland, Ireland, and Wales, Comprising a Registry of Armorial Bearings from the Earliest to the Present Time|éditeur=Heritage Books|date=May 2009|pages totales=482|passage=661|isbn=9780788437205|lire en ligne=https://books.google.com/books?id=3WjdEHsAu88C&pg=PA661|consulté le=30 August 2018}}</ref>.

* ''History of the Gentlemen's Society at Spalding'', Londres, 1849. William Marsden (1754–1836) était membre de la Spalding Gentlemen's Society<ref>{{Ouvrage|titre=Notes and Queries : A Medium of Inter-Communication for Literary Men, Artists, Antiquaries, Genealogists, Etc|éditeur=Bell|année=1868|passage=254|lire en ligne=https://books.google.com/books?id=f79ZzLC_4JsC&pg=PA254}}.</ref> .
* ''A Brief Memoir of the Life and Writings of Lieutenant-Colonel William Martin Leake, FRS'', impression privée, Londres, 1864, sur [[William Martin Leake]]. Leake a épousé Elizabeth, fille de [[Charles Wilkins]]. Elle est la veuve de William Marsden (1754-1836)<ref>{{ODNB|title=Marsden, William}}.</ref>{{,}}<ref>{{Ouvrage|prénom1=William|nom1=Marsden|titre=A Brief Memoir of the Life and Writings of the Late William Marsden, Written by Himself|éditeur=Cox|année=1838|passage=166|lire en ligne=https://books.google.com/books?id=G4NPAAAAcAAJ&pg=PA166|consulté le=30 August 2018}}.</ref>

En 1829, Marsden remporte le Seatonian Prize, le sujet du poème étant ''The Finding of Moses'', Cambridge, {{2e}} édition. 1830. Il publie également des sermons prêchés à la [[cathédrale de Manchester]], à Colchester et à Cambridge, de 1835 à 1845<ref name="DNB"/>.

== Famille ==
Marsden épouse en 1840 Caroline, fille aînée de William Moore, prébendier de Lincoln. Ils ont trois fils<ref name="DNB"/>:

* William (1841–1925), officier de l'armée, épouse en 1873 Katharine Murray, fille de B. Rigby Murray, de Parton.
* Maurice Howard (1843-1920), clerc, épouse en 1873 Frances Maria Simpson, fille du révérend S. Simpson, de Lancaster.
* Reginald Godfrey (1845–1927), avocat, épouse en 1874 Edrica Jane Cowling, fille de John Cowling.

== Références ==
{{Traduction/Référence|en|John Howard Marsden|1085947313}}
{{Références}}

== Liens externes ==
{{Liens}}

{{Portail|Historiographie|anglicanisme}}

{{CLEDETRI:Marsden, John Howard}}
[[Catégorie:Étudiant de St John's College (Cambridge)]]
[[Catégorie:Historien britannique du XIXe siècle]]
[[Catégorie:Décès en janvier 1891]]
[[Catégorie:Naissance en mai 1803]]
[[Catégorie:Décès à 87 ans]]

title: Biographie

Naissance: 7 mai 1803 · Wigan

Décès: 24 janvier 1891 (à 87 ans)

Nationalité: britannique

Formation: Manchester Grammar School · St John's College

Activités: Anthropologue, archéologue

title: Autres informations

A travaillé pour: Université de Cambridge

Membre de: Chetham Society (en)

Distinction: Membre de la Royal Geographical Society


text:
# ウェザーガールズ (女性アイドルグループ)
ウェザーガールズは、香港の大手メディアグループ、壱伝媒(Next Digital Ltd.) 傘下の台湾のIPテレビ局、壱電視(Next TV) が2010年から配信している同名の天気予報番組、「Weather Girls」に出演する女性タレントの総称、およびこの中から選抜された女性アイドルグループ。
本項ではアイドルグループ名と同グループが出演している番組名を区別するため、アイドルグループを「ウェザーガールズ」、番組を「Weather Girls」と表記する。番組内で日本語表記で紹介されたタレントもいるが名称表記にゆらぎが見られるため、本項では日本公式サイトで固定的な日本語表記を与えられたアイドル選抜メンバーを除きタレント名はすべてアルファベットで表記する。
ファンクラブの名前は「虹（にじ）」(中国語: 彩虹；英語: Rainbow)。

## 概要

### デビュー前
ユニークな番組構成で話題になっていた台湾の天気予報番組「Weather Girls」に出演している女性タレントの総称。番組出演以前からテレビタレント、モデル、あるいはイベントコンパニオンとして台湾国内で一定の活動実績があるメンバーが多いが、Weather Girls出演以前には目立った活動実績を持たなかったニューニューや美容師を本業とするKrisのように、様々な経歴を持つ台湾人女性が幅広く起用されている。
2010年12月と2011年1月の2ヶ月、および2011年3月から6月までの4ヶ月を除いては毎月何らかの形で出演タレントの入れ替えが行われた一方で、長期に渡り出演が無かった後に再度出演を果たすメンバーもおり、また番組から視聴者に対してメンバーの加入や脱退の告知も一切行われない状況が長く続いたため、ウェザーガールズの構成メンバーを一意に特定することが困難な状況が長く続いたが、後述する日本デビューの際に総メンバー数は38名と発表され、番組開始以来登場したすべての女性タレントで構成されるグループであることが明らかになった。

### 日本での活動
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| マルイシティ、渋谷区、東京、2013年7月7日。 |  |

2012年4月、番組は7名の選抜メンバーによるアイドルグループとしての活動を行うことを発表。同年8月9日にJeff Miyaharaプロデュースによるデビュー曲「恋の天気予報」をポニーキャニオンから10月17日にリリースすることを公表し、翌8月10日に開催された「a-nation 2012 musicweek Asia Progress F」にオープニングアクトとして出演。デビュー曲「恋の天気予報」を初披露、10月17日にファーストシングルとして同曲をリリースし、台湾出身の女性アイドルグループとしては初となる日本での活動を本格的にスタートした。
以降、インターネット放送や都内の小規模ライブハウスでのライブを中心とした地道な活動を続けていたが、2013年4月29日に新宿LOFTバーステージで開催されたイベントの席上、アイドル活動と並行して日本の気象予報士資格取得に挑む事がサプライズ発表された。以来、気象予報士の國本未華を招いた勉強会を定期イベントとして開催し、2014年1月に実施される気象予報士試験合格を目指している。

### 台湾、中国での活動
2013年10月7日に十全娯楽が台湾で開催した記者会見の席上、同社との契約締結、および台湾の準プロバスケットボールリーグであるSBLのイメージキャラクターへの起用が発表された。続く10月13日には台北アリーナで開催されたヒューストン・ロケッツとインディアナ・ペイサーズによるNBAプレシーズンマッチのハーフタイム、及びライブビューイング会場でパフォーマンスを行い、台湾でのアイドルグループ活動をスタートした。さらに翌週10月17日には北京で開催された十全娯楽の中国支社設立の記者会見にも出席し、台湾のみならず中国でも活動することが示唆されている。

### ダラの脱退
台湾で開催された十全娯楽との契約締結記者会見に際し、日本滞在中であったアイドル選抜メンバー7名は2013年10月3日に全員が台湾に帰国した。しかし10月7日の会見にはダラは出席せず、慢性の喘息を患っているため後日脱退する予定であると報じられた。続く10月16日には日本の所属事務所であるリッツプロダクションからダラが脱退することが公式に発表されたが、脱退理由は 「アーティスト活動放棄などの違反行為が続き、指導と説得を行ったものの改善が見られなかった」ことによる専属契約の解除とし、台湾で報じられたダラの健康状態に対する言及は無かった。
同日ダラは自身のfacebookページに中国語、翌10月17日にはtwitterに日本語で声明を発表し、自身の健康状態に関する詳細な説明とファンへの謝辞とともに脱退について報告したが、リッツプロダクションが契約解除の理由として挙げたアーティスト活動の放棄に対する説明は無かった。
なお台湾と北京で開催された十全娯楽の記者会見には、台湾の所属事務所であるL Motion Entertainment所属女性タレントのリアがダラの欠員を補う形で参加した。一方リッツプロダクションは、ダラの脱退後は残留した選抜メンバー6名で活動を行うと発表している。

## 略歴
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| 台中市、台湾、2014年11月11日。 |  |

2010年
- 8月、番組配信開始。アイドル選抜メンバー中唯一のオリジナルメンバーとしてミニが加入。
- 8月12日、壱伝媒の雑誌、壱週刊（中国語版）が開催したイベント「娯楽大賞」にオープニングアクトとして出演[10]。
- 8月21日、中正紀念堂で開催されたイベント「阿宅反抗軍」の壱電視のショーケースライブに出演[11]。
- 9月、アイドル選抜メンバーのエースとハイジャンが加入。

2011年
- 7月、アイドル選抜メンバーのミアとニューニューが加入。
- 8月29日、番組の一周年記念イベントが開催される予定だったが、台風11号の台湾上陸に伴いキャンセル。
- 12月、アイドル選抜メンバーのダラが加入。

2012年
- 3月、アイドル選抜メンバーのユミが加入。
- 4月、7名の選抜メンバーによるアイドルグループとしての活動開始を発表。
- 8月9日、デビューシングル「恋の天気予報」のリリースを発表。
- 8月10日、「a-nation 2012 musicweek Asia Progress F」にオープニングアクトとして出演。
- 10月17日、デビューシングル「恋の天気予報」発売。

2013年
- 2月6日、セカンドシングル「恋はトキメキ注意報」発売。
- 3月20日、ファーストDVD「ウェザーガールズTV Vol.1」発売。
- 6月5日、サードシングル「恋のラブ♥サンシャイン」発売。
- 6月6日、サードシングルヒット祈願として気象神社に参拝[12]。
- 6月25日、東京ドームにて日本ハム-ソフトバンク戦の始球式を行う[13][14]。
- 7月3日、ファーストアルバム「WEATHER GIRLS」発売。
- 7月21日、「ウェザーガールズ 2013ドキドキ♥SUMMER PARTYミステリーツアー」と題し、ファンとの交流バスツアーを初開催。
- 7月27日、「TOKYO IDOL FESTIVAL 2013」に出演。
- 7月27日、カフェ「WG♥Cafe」を8月11日までの期間限定でオープン。
- 8月10日、「a-nation IDOL NATION 2013」にオープニングアクトとして出演。
- 8月24日、「24時間テレビ36」中京テレビライブステージに出演
- 10月7日、十全娯楽と契約締結し、台湾国内での活動を開始することを発表。
- 10月13日、台湾国内で初となるライブパフォーマンスをNBAプレシーズンマッチ、ライブビューイング会場で披露。
- 10月16日、ダラの脱退により選抜メンバー6人での活動となることが発表される。
- 10月17日、十全娯楽の中国支社設立記者会見に出席。
- 10月19日、初のレギュラー番組「アタックしますけど何か?」オンエア開始。

2014年
- 1月14日、アイドル選抜にリアが加入。

## メンバー

### 活動中のアイドル選抜メンバー
| 名前         | 誕生日  | 身長  | メンバーカラー | 担当曜日 |
| ハイジャン   | 9月27日 | 162cm | グリーン       | 月曜日   |
| リア         | 10月8日 | 159cm | レッド         | 水曜日   |
| ユミ         | 3月5日  | 168cm | パープル       | 土曜日   |
| ニューニュー | 10月4日 | 166cm | イエロー       | 日曜日   |

### 旧アイドル選抜メンバー
| 名前   | 誕生日  | 身長  | メンバーカラー | 担当曜日 | 活動期間                |
| ダラ   | 9月7日  | 159cm | レッド         | 水曜日   | 2011年12月 - 2013年10月 |
| エース | 8月18日 | 158cm | オレンジ       | 火曜日   | 2011年12月 - 2014年9月  |
| ミニ   | 6月30日 | 164cm | ピンク         | 金曜日   | 2011年12月 - 2015年10月 |
| ミア   | 6月12日 | 160cm | ブルー         | 木曜日   | 2011年12月 - 2016年10月 |

## 作品

### シングル
|     | 発売日         | タイトル                   | 規格        | 規格品番                             | 最高位 |
| --- | -------------- | -------------------------- | ----------- | ------------------------------------ | ------ |
| 1st | 2012年10月17日 | 恋の天気予報               | CD - CD+DVD | PCCA-70344 - PCCA-03702              | 29位   |
| 2nd | 2013年2月6日   | 恋はトキメキ注意報         | CD - CD+DVD | PCCA-70360 - PCCA-03774              | 35位   |
| 3rd | 2013年6月5日   | 恋のラブ♥サンシャイン      | CD - CD+DVD | PCCA-70371 - PCCA-03834              | 27位   |
| 4th | 2013年11月20日 | HEY BOY～ウェイシェンモ?～ | CD - CD+DVD | PCCA-03939 - PCCA-03949 - PCCA-03950 | 54位   |
| 5th | 2014年3月5日   | Tomorrow World             | CD - CD+DVD | PCCA-4001 - PCCA-3995 - PCCA-3996    | 44位   |
| 6th | 2014年6月4日   | Like You ♡ Anyway          | CD - CD+DVD | PCCA-70408 - PCCA-4034 - PCCA-4035   | -      |

### アルバム
|     | 発売日        | タイトル      | 規格 | 規格品番   | 最高位 |
| --- | ------------- | ------------- | ---- | ---------- | ------ |
| 1st | 2013年7月3日  | WEATHER GIRLS | CD   | PCCA-03859 | 67位   |
| 2nd | 2014年11月1日 | 威啊          | CD   | CDFE10001  |        |

### 映像作品
|     | 発売日        | タイトル                 | 規格 | 規格品番   |
| --- | ------------- | ------------------------ | ---- | ---------- |
| 1st | 2013年3月20日 | ウェザーガールズTV Vol.1 | DVD  | PCBP-52242 |

|     | 発売日       | タイトル | 規格    | 規格品番   |
| --- | ------------ | -------- | ------- | ---------- |
| 1st | 2014年9月3日 | CLIPS ♡  | Blu-ray | PCXP-50244 |

## タイアップ
| 曲名                       | タイアップ内容                                                                                |
| -------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 恋の天気予報               | フジテレビ「志村劇場」エンディングテーマ 日本テレビ「音龍門 〜MUSIC DRAGON GATE〜」エンディングテーマ JFN「志村けんのFIRST STAGE〜はじめの一歩〜」エンディングテーマ |
| 恋はトキメキ注意報         | テレビ東京「特報!B級ニュースSHOW」エンディングテーマ                                                                                |
| 恋のラブ♥サンシャイン      | 日本テレビ系「それゆけ!ゲームパンサー!」エンディングテーマ                                                                                |
| HEY BOY〜ウェイシェンモ?〜 | メ〜テレ、MXテレビ「アタックしますけど何か?」エンディングテーマ                                                                                |
| 為我加油                   | 超級籃球聯賽主題歌                                                                                |
| 我是 Boss                  | 中華職業棒球大聯盟主題歌                                                                                |
| DKR32                      | ダイキン工業コマーシャルソング                                                                                |

## 出演

### ドラマ
- 雜務特勤組 (2013年9月6日 - 2014年4月4日） - Hijon: オタ(OTA) 役 ,Esse: キティ(KITTY) 役, Dara: イエ・カーシン(葉可欣) 役, Mia: 珍妮花 役, Mini: FIX 役, Yumi: メイグイ(美瑰) 役, NueNue: リン・バオリー(林寶莉) 役。
- 鉄子の育て方 (2014年4月7日 - 2014年6月23日） - ウェザーガールズ: 鉄道ガールズ 役。
- 恐怖高校劇場: 天氣女孩畢旅夢魘! (2015年1月21日 、酷瞧Coture.com） - Yumi: Yumi 役, NueNue: 妞妞 役。
- 愛呀，午休時刻-寂寞 (2015年7月24日 - 2015年8月10日 、酷瞧Coture.com） - NueNue: 艾莉絲 役。
- 星座研究室: OL逆襲 辦公室的復仇 (2015年9月1日 、酷瞧Coture.com） - Yumi: 范范 役。
- 星座研究室: 求婚者的十二道陰影 (2015年9月30日 、酷瞧Coture.com） - NueNue: ガールフレンド 役。
- 孤独のグルメ Season5 第4話   (2015年10月24日 、テレビ東京） - NUENUE: 女性客1 役　RIA: 女性客2 役。
- 星座研究室: 拒絶加班 OL的怒吼 (2015年11月11日 、酷瞧Coture.com） - Yumi: OL 役。
- 星座研究室 別讓服飾店員不開心！奧客排行榜！ (2016年3月10日 、酷瞧Coture.com） - NueNue: 悪い顧客 役。
- 我家是戰國 (2016年3月24日 - 2016年5月18日） - NueNue: 魯巧真 役。
- Before & After: 一個人好 但不要單身到老 (2016年6月8日 、酷瞧Coture.com） - NueNue。
- Before & After: 職場裝閨蜜 老闆前捅你 (2016年6月15日 、酷瞧Coture.com） - NueNue: 君君 役。
- Before & After: 裝作不會喝 是怕嚇到你 (2016年6月22日 、酷瞧Coture.com） - NueNue。
- Before & After: 男人面前 永遠都是小鳥胃 (2016年6月29日 、酷瞧Coture.com） - NueNue: ガールフレンド 役。
- Before & After: 激情一夜 帥哥竟是小... (2016年7月6日 、酷瞧Coture.com） - NueNue。
- Before & After: 沒事找架吵 只怕你亂搞 (2016年7月13日 、酷瞧Coture.com） - NueNue。

### 映画
- 大囍臨門 (2015年）

### テレビ
レギュラー番組
- アタックしますけど何か?（2013年10月19日 - 、メ～テレ）

その他
- ノンストップ!（2012年7月16 - 20日、フジテレビ）
- ノンストップ!（2012年8月13日、フジテレビ）
- 王様のブランチ（2012年9月15日、TBS）
- 密着ウェザーガールズ（2012年10月1日 - 11月26日、MUSIC ON! TV）
- 渋谷LIVE! ザ・プライムショー（2012年10月23日、WOWOW）
- つながるGO!GO!（2013年1月11日、J:COMチャンネル HD）
- 密着ウェザーガールズ Season 2（2013年2月4日 - 3月26日、MUSIC ON! TV）
- mu-Jack（2013年4月26日、関西テレビ）
- 藤江れいな presents GIRLS POP LIVE!!（2013年5月1日、PigooHD）
- スッキリ!!（2013年5月6日、日本テレビ）
- ノンストップ!（2013年5月13日、フジテレビ）
- 情報7days ニュースキャスター（2013年5月18日、TBS）
- 王様のブランチ（2013年6月1日、TBS）
- つながるGO!GO!（2013年6月7日、J:COMチャンネル HD）
- 音ボケPOPS（2013年6月9日、BS-TBS）
- mu-Jack（2013年6月21日、関西テレビ）
- PON!（2013年7月4日、日本テレビ）
- ウタ娘（2013年7月6日、テレビ埼玉）
- 情報7days ニュースキャスター（2013年7月27日、TBS）
- 昼まで待てない!（2013年11月23日、メ～テレ）
- “Wしょうこ”の台湾美女力UPツアー!（2014年3月1日、メ～テレ）
- 花咲かタイムズ（2014年6月7日、CBC）

### ラジオ
レギュラー
- 古坂大魔王のアイドル倶楽部（2014年4月4日 - 9月19日、ニッポン放送） - 毎月第三金曜日。

その他
- 「プロデューサー名鑑」（2012年8月10日、J-WAVE）
- 「劇団サンバカーニバル|GEKIDAN SAMBA CARNIVAL」（2012年9月1日、エフエム富士）
- 「SCHOOL NINE」（2012年10月18日、JFN）
- 「～IDOL SHOWCASE～ i-BAN!!」（2012年11月4日、NACK5）
- 「星ひとみのミュージック・オーラ」（2013年2月4日-10日、USEN）
- 「ミュ～コミ+プラス|ミュ～コミ+」（2013年3月15日、ニッポン放送）
- 「峰竜太のミネスタ」（2013年6月28日、ラジオ日本）
- 「TECHNOS COLLEGE YOUNG BLOOD」（2013年6月29日、InterFM）
- 「SCHOOL NINE」（2013年7月18日、JFN）
- 「台湾デート必勝法 前編」（2014年3月17日、J-WAVE）
- 「台湾デート必勝法 後編」（2013年3月18日、J-WAVE）
- 「ENTERTAINMENT STREAM F」（2014年6月6日、J-WAVE）
- 「今夜はParty魔法でナイト ハイジャン誕生日お祝いSP」（2014年9月28日、FMCiao）
- 「今夜はParty魔法でナイト ニューニュー、リア誕生日SP」（2014年10月5日、FMCiao）

### インターネットテレビ
レギュラー番組
- 「ぽにきゃん! アイドル倶楽部」（2013年2月4日 - 、ニコニコ生放送）
- 「Weather Girls 來氣玩」（2014年10月1日 - 、LIVEhouse.in） - 毎週水曜日午後7時半。
- 「PTT週報 x 天氣女孩」（2015年1月12日 - 、LIVEhouse.in） - 毎週月曜日午後10時。

過去のレギュラー番組
- 「日曜日の特別授業! ウェザーガールズのニッポンを勉強するバラエティ」（2012年8月5日 -1 2月23日、@TV秋葉原）

その他
- 「今日の天気は!? おまかせウェザーガールズ!」（2012年7月22日、JOL原宿TV）
- 「台湾のみなさんリーホゥー（こんにちは）」（2012年7月22日、@TV秋葉原）
- 「notty★LIVE7時間! 」（2012年7月24日、NOTTV）
- 「夕刊ニコニコニュース」（2012年7月26日、ニコニコ生放送）
- 「生のアイドルが好き」（2013年5月27日、ニコニコ生放送）
- 「ウェザーガールズ 料理クィーン決定戦」（2013年7月3日 - 10月8日、YouTube）
- 「魯蛋當家」（2014年11月11日。麥卡貝Live直播） - Hijon、Mia、Yumi [15]。
- 「大牌LIVEshow」（2014年11月12日。LIVEhouse.in）[16]
- 「日本大遊民」（2014年11月19日、麥卡貝Live直播） - Ria、Mini、NueNue [17]。
- 「USTYLE x 天氣女孩特別企劃 」（2014年11月20日、LIVEhouse.in）※Ria、Mini [18]
- 「USTYLE x 天氣女孩特別企劃 」（2014年12月5日、LIVEhouse.in）※Mia、NueNue [19]
- 「USTYLE x 天氣女孩特別企劃 」（2014年12月11日、LIVEhouse.in）※Hijon、Yumi [20]
- 「威啊- WeatherGirls」（2014年12月18日、金寶電台）[21]
- 「FHM – 天氣女孩FaceTALK Live直播」（2015年3月5日、FHM 男人幫官方網站直播頻道）
- 「當我們喇在一起」（2016年8月7日、RC直播）

### ライブ、イベント
レギュラーイベント
- 「絶対合格! 気象予報士への道」（2013年5月18日 - 、新宿LOFT・ポニーキャニオン本社一階イベントスペース）

その他
- 「a-nation 2012 musicweek Asia Progress F」（2012年8月10日、国立代々木競技場第一体育館）
- 「アキバ大好き! 祭り2012年 夏」（2012年8月19日、ベルサール秋葉原）
- 「シブカル祭。2012」（2012年10月21日、渋谷PARCO part1）
- 「2012 AKIBA PC-DIY EXPO 冬の陣」（2012年12月15日、ベルサール秋葉原）
- 「SHIBUYA GIRLS FESTIVAL 2012」（2012年12月29日、Shibuya O-EAST）
- 「Girl’s Bomb!! ～春一番～」（2013年3月10日、東京キネマ倶楽部）
- 「ご当地アイドルお取り寄せライブ! vol.4」（2013年3月15日、TwinBox AKIHABARA）
- 「藤江れいな presents GIRLS POP LIVE!! vol.1」（2013年4月9日、TwinBox AKIHABARA）
- 「ミスiD 2014前夜祭」（2013年4月18日、Shibuya O-EAST）
- 「SHIBUYA DE LUNCH VOL.1」（2013年4月21日、Shibuya O-WEST）
- 「Shibuya Sports Station powered by COOLCORE」（2013年4月27日、SHIBUYA ekiato）
- 「Girl's Bomb!! ～ゴールデンウィーク突入SP～」（2013年4月28日、東京キネマ倶楽部）
- 「Future IDOL」（2013年5月6日、Future SEVEN）
- 「RE-EXTRA!!!」（2013年5月15日、渋谷Star lounge）
- 「第1回 ばんどる♪祭 アイドル♥フェス IN 赤坂BLITZ」（2013年5月24日、赤坂BLITZ）
- 「アイドルLive Starring（アイスタ）Vol.4＆Vol.5」（2013年5月25日、赤坂BLITZ）
- 「ダミアンが生まれた翌日! ～音騒ぎの後夜祭～」（2013年6月7日、Shibuya O-EAST）
- 「ウタ娘定期ライブ0622版 1部」（2013年6月22日、赤坂GENKI劇場）
- 「夏サカス2013」（2013年7月26日、赤坂サカス）
- 「TOKYO IDOL FESTIVAL 2013」（2013年7月27日、フジテレビ湾岸スタジオ）
- 「会津中央病院フリーマーケット」（2013年8月4日、松長団地）
- 「東京サンケイビル 夏まつり2013」（2013年8月9日、東京サンケイビル）
- 「a-nation 2013 IDOL NATION」（2013年8月10日、国立代々木競技場第一体育館）
- 「アイドルレボリューション2013 灼熱の激レス大作戦!!」（2013年8月11日、上野恩賜公園）
- 「夏サカス2013」（2013年8月16日、赤坂サカス）
- 「24時間テレビ36中京テレビライブステージ」（2013年8月24日、イオンモール各務原、中部国際空港、名古屋セントラルパーク、各特設ステージ）
- 「ウェザーガールズ サマースペシャルイベント」（2013年8月30日、MEGAWEB）
- 「ぽにきゃん! アイドル倶楽部 感謝祭～ライバルのライバルはアイドル!～」（2013年9月1日、山野ホール）
- 「メ～テレ秋まつり2013」（2013年9月29日、久屋大通公園）
- 「NBA海外熱身賽臺北站」（2013年10月13日、台北體育館）
- 「SBL 誓師大會」（2013年11月5日、西門町紅樓）
- 「第11季SBL開幕戰」（2013年11月16日、国立台湾体育運動大学）
- 「Christmas LIVE in DENPARK」（2013年12月1日、安城産業文化公園デンパーク）
- 「台北車展」（2013年12月28日、台北世界貿易中心）
- 「偶滴愛輪 跨年晚會」（2013年12月31日、劍湖山世界）
- 「寒冬問暖送愛心 公益活動 暨 九太尾牙」（2014年1月4日、谷關博愛國小）
- 「AACUP」（2014年2月2日、あるあるCity）
- 「第一回台日影視文化交流活動」（2014年2月22日、華山1914）
- 「ほんと? ホント! フェアin 台北 日本コンテンツ流通 促進フェア」（2014年2月22日、華山1914）
- 「商店街バンド」（2014年2月28日、渋谷 Mt.RAINIER HALL）
- 「台韓觀光交流公益明星棒球賽」（2014年3月16日、台中インターコンチネンタル野球場）
- 「旅館公會聯合餐敘」（2014年3月19日）
- 「ぽにきゃん! アイドル倶楽部 感謝祭～アイドルサバイバル～」（2014年5月10日、ディファ有明）
- 「中華HIT撃棒 中華汽車家庭日」（2014年5月24日、台中インターコンチネンタル野球場）
- 「SEAGAIA MUSIC RESORT 2014」（2014年6月28日、宮崎県 フェニックス・シーガイア・リゾート特設会場）
- 「LAMIGO隊開球」（2014年7月4日、桃園国際野球場）
- 「墾丁熱氣球嘉年華」（2014年7月5日、小墾丁渡假村）
- 「TOKYO IDOL FESTIVAL 2014」（2014年7月5日、フジテレビ湾岸スタジオ）
- 「103年國慶四海同心聯歡大會」（2014年8月2日、台北アリーナ）
- 「萬心揚愛」（2014年11月9日、草悟道）
- 台北警專學校校園活動（2014年12月4日、台湾警察専科学院）
- 「舞之祭in臺灣」（2014年12月6日、国立台湾戲曲学院）
- 「舞之祭in臺灣」（2014年12月7日、新光三越信義新天地）
- 「寒冬問暖送愛心 公益活動」（2014年12月24日 - 2015年1月6日、監獄巡迴）
- 「2015國立中興大學跨年晚會-奇幻興航」（2014年12月31日、国立中興大学）
- 「寒冬問暖送愛心 公益活動 暨 九太尾牙」（2015年1月17日、谷關博愛國小）
- 「SD鋼彈Battle Station慶功記者會」（2015年4月1日）
- 「《桃園第一 創新領航》2015畢業演唱會」（2015年6月9日、南亜技術学院）
- 「FHM Taiwan 男人幫國際中文版百大美女公布暨頒獎典禮記者會」（2015年6月16日）
- 「2015音浪頭城-頭城海洋文化觀光季」（2015年7月24日、烏石港港澳沙灘）
- 「2015舞朝盃流行舞蹈大賽 & 暨舞星徵選」（2015年8月22日、高雄漢神巨蛋）
- 「Fukuoka Asian Party」（2015年10月10日-2015年10月11日、福岡市役所西側ふれあい広場
- 「大同嗨彼得校園演唱會」（2015年10月31日、 大同大学 (台湾)）
- 「台北魅力展Taipei IN Style 2015」（2015年11月15日 台湾総督府専売局松山煙草工場）
- 「九太盃全國跆拳道團體錦標賽」（2015年12月15日、新竹市體育館）
- 「日本三重觀光物產展」（2016年3月6日、三井アウトレットパーク 台湾林口）
- 「2016大金空調新產品發表會暨經銷商大會」（2016年3月10日、萬豪酒店及度假酒店）
- 「媽祖之光大型電視晚會」（2016年4月7日、大甲體育場）
- 「全民反詐騙X打K總動員」（2016年8月13日、台北駅）
- 「日台アイドルAVA対決」（2016年8月16日、漫畫博覽會）
- 「2016戀舞夏日跨服爭霸賽」（2016年8月27日、大魯閣草衙道）
- 「2016 International Friendly Match」（2016年8月20日、台北陸上競技場）
- 「CGC顛覆童話時尚派對」（2016年10月15日、花博公園）

## 書籍

### 雑誌連載
- CD&DLでーた（2013年1・2月号 - 、エンターブレイン） - ウェザーガールズのめざせ日本一周!?。

### その他
- 週刊プレイボーイ（2012年10月8日号、集英社）
- ローリング・ストーン日本版（2012年11月号、アトミックスメディア）
- B.L.T.（2012年12月号、東京ニュース通信社）
- 宝島（2012年12月号、宝島社）
- 別冊CD&DLでーた ニッポンのアイドル宣言2（2012年11月7日発売号、エンターブレイン）
- Men's egg（2013年3月号、大洋図書）
- 週刊ポスト（2013年3月22日号、小学館）
- BOMB（2013年6月号、学研）
- ヤングガンガン（2013年6月7日号、スクウェア・エニックス）
- steady.特別編集 大好き台湾（2013年5月28日発売号、宝島社）
- Lightning（2013年7月号、枻出版社）
- WHAT's IN?（2013年7月号、エムオン・エンタテインメント）
- GiRLPOP 2013 SUMMER（2013年夏号、エムオン・エンタテインメント）
- ヤングガンガン（2013年8月2日号、スクウェア・エニックス） - ミア、ミニ、ユミのみ。
- Ray（2013年9月号、主婦の友社）
- 別冊CD&DLでーた ニッポンのアイドル宣言3（2013年8月5日発売号、エンターブレイン）
- ヤングガンガン（2013年9月6日号、スクウェア・エニックス） - ミア、ミニ、ユミのみ。
- 週刊アスキー（2013年10月1日号、アスキー・メディアワークス） - エースのみ。
- 壱週刊（2013年9月号、壱伝媒）
- FHM(台湾)（2014年3月号、Bauer Media Group）
- FHM(台湾)第177期（2015年3月号、Bauer Media Group）

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title: ウェザーガールズ (女性アイドルグループ)

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{{Infobox Musician
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注：太字はアイドル選抜メンバー

| Past_members        =Dara(ダラ)、Esse(エース)、Mia(ミア)、Mini(ミニ)
| Notable_instruments =
}}
'''ウェザーガールズ'''は、[[香港]]の大手メディアグループ、[[:zh:壹傳媒|壱伝媒]](Next Digital Ltd.) 傘下の[[台湾]]の[[IP放送|IPテレビ]]局、[[:zh:壹電視|壱電視]](Next TV) が[[2010年]]から配信している同名の[[天気予報|天気予報番組]]、「[[Weather Girls]]」に出演する女性[[タレント]]の総称、およびこの中から選抜された[[女性アイドルグループ]]。

本項ではアイドルグループ名と同グループが出演している番組名を区別するため、アイドルグループを「ウェザーガールズ」、番組を「Weather Girls」と表記する。番組内で日本語表記で紹介されたタレントもいるが名称表記にゆらぎが見られるため、本項では日本公式サイトで固定的な日本語表記を与えられたアイドル選抜メンバーを除きタレント名はすべてアルファベットで表記する。
ファンクラブの名前は「'''虹（にじ）'''」({{lang-zh|'''彩虹'''}}；{{lang-en|'''Rainbow'''}})。

== 概要 ==
=== デビュー前 ===
ユニークな番組構成で話題になっていた台湾の天気予報番組「Weather Girls」に出演している女性タレントの総称。番組出演以前からテレビタレント、[[モデル (職業)|モデル]]、あるいは[[イベントコンパニオン]]として台湾国内で一定の活動実績があるメンバーが多いが、Weather Girls出演以前には目立った活動実績を持たなかったニューニューや美容師を本業とするKrisのように、様々な経歴を持つ台湾人女性が幅広く起用されている。

2010年12月と2011年1月の2ヶ月、および2011年3月から6月までの4ヶ月を除いては毎月何らかの形で出演タレントの入れ替えが行われた一方で、長期に渡り出演が無かった後に再度出演を果たすメンバーもおり、また番組から視聴者に対してメンバーの加入や脱退の告知も一切行われない状況が長く続いたため、ウェザーガールズの構成メンバーを一意に特定することが困難な状況が長く続いたが、後述する日本デビューの際に総メンバー数は38名<ref name="j-cast">[https://www.j-cast.com/2012/08/13142643.html 韓流の次は「華流」ブームが来る? 台湾のお天気姉さんアイドル日本デビュー : J-CASTニュース]</ref>と発表され、番組開始以来登場したすべての女性タレントで構成されるグループであることが明らかになった。

=== 日本での活動 ===

{| class="wikitable floatright" style="margin-left:1em; margin-right:0em; width:300px;"
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| style="border: 0;" | [[File:Weather Girls - 2013-07-07 - Shibuya (006).jpg|300px|center]]
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| colspan = "2" style="border: 0;" | [[File:Weather Girls - 2013-07-07 - Shibuya (002).jpg|300px|center]]
|-
| colspan = "2" style="border: 0; font-size: 88%; line-height: 1.0em; padding: 0.5em;" | マルイシティ、[[渋谷区]]、[[東京]]、2013年7月7日。
|-
|}

2012年4月、番組は7名の選抜メンバーによるアイドルグループとしての活動を行うことを発表。同年8月9日に[[Jeff Miyahara]]プロデュースによるデビュー曲「恋の天気予報」をポニーキャニオンから10月17日にリリースすることを公表し、翌8月10日に開催された「[[A-nation|a-nation 2012 musicweek Asia Progress F]]」にオープニングアクトとして出演。デビュー曲「恋の天気予報」を初披露<ref name="j-cast">[https://www.j-cast.com/2012/08/13142643.html 韓流の次は「華流」ブームが来る? 台湾のお天気姉さんアイドル日本デビュー : J-CASTニュース]</ref>、10月17日にファーストシングルとして同曲をリリースし、台湾出身の女性アイドルグループとしては初となる日本での活動を本格的にスタートした。

以降、インターネット放送や都内の小規模ライブハウスでのライブを中心とした地道な活動を続けていたが、2013年4月29日に[[ロフト_(ライブハウス)|新宿LOFTバーステージ]]で開催されたイベントの席上、アイドル活動と並行して日本の[[気象予報士]]資格取得に挑む事がサプライズ発表された<ref>[https://www.cdjournal.com/main/news/weather-girls/51541 台湾のお天気アイドル・ウェザーガールズが気象予報士を目指します! - CDJournal ニュース]</ref>。以来、気象予報士の[[國本未華]]を招いた勉強会を定期イベントとして開催し、2014年1月に実施される気象予報士試験合格を目指している。

=== 台湾、中国での活動 ===
2013年10月7日に十全娯楽が台湾で開催した記者会見の席上、同社との契約締結、および台湾の準プロバスケットボールリーグである[[SBL]]のイメージキャラクターへの起用が発表された<ref>[http://tw.omg.yahoo.com/news/weather-girls%E5%BE%9E%E6%97%A5%E6%9C%AC%E7%B4%85%E5%9B%9E%E4%BE%86-14%E6%A2%9D%E7%BE%8E%E8%85%BF%E6%90%B6%E9%8F%A1-004234881.html Weather Girls從日本紅回來 14條美腿搶鏡 - Yahoo奇摩名人娛樂]</ref>。続く10月13日には[[台北アリーナ]]で開催された[[ヒューストン・ロケッツ]]と[[インディアナ・ペイサーズ]]による[[NBA]][[プレシーズンマッチ]]のハーフタイム、及び[[ライブビューイング]]会場でパフォーマンスを行い、台湾でのアイドルグループ活動をスタートした<ref>[https://web.archive.org/web/20131019191202/http://www.appledaily.com.tw/realtimenews/article/new/20131013/274239/ 【短片】天氣女孩出席NBA熱身賽 | 即時新聞 | 20131013 | 蘋果日報]</ref>。さらに翌週10月17日には北京で開催された十全娯楽の中国支社設立の記者会見にも出席し<ref>[http://ent.163.com/13/1017/07/9BCEVF9M00031H0O.html Weather Girls从日本红回台湾 抢攻女团市场_网易娱乐]</ref>、台湾のみならず中国でも活動することが示唆されている。

=== ダラの脱退 ===
台湾で開催された十全娯楽との契約締結記者会見に際し、日本滞在中であったアイドル選抜メンバー7名は2013年10月3日に全員が台湾に帰国した。しかし10月7日の会見にはダラは出席せず、慢性の喘息を患っているため後日脱退する予定であると報じられた<ref>[http://showbiz.chinatimes.com/showbiz/110511/112013100800007.html Weather Girls闖日本 被A片星探嚇跑|影視總覽|中時娛樂|中時電子報]</ref>。続く10月16日には日本の所属事務所である[[リッツプロダクション株式会社|リッツプロダクション]]からダラが脱退することが公式に発表されたが、脱退理由は 「アーティスト活動放棄などの違反行為が続き、指導と説得を行ったものの改善が見られなかった」ことによる専属契約の解除とし、台湾で報じられたダラの健康状態に対する言及は無かった<ref name="wgs_news_official">[http://weatherGirls.jp/news/index.html ウェザーガールズ WEATHER GIRLS Japan Official Site - NEWS]</ref>。

同日ダラは自身のfacebookページに中国語、翌10月17日にはtwitterに日本語で声明を発表し、自身の健康状態に関する詳細な説明とファンへの謝辞とともに脱退について報告したが、リッツプロダクションが契約解除の理由として挙げたアーティスト活動の放棄に対する説明は無かった<ref> [https://www.facebook.com/dara.milkshake.fans/posts/541338142618120]</ref><ref>[http://richtweets.com/b816]</ref>。

なお台湾と北京で開催された十全娯楽の記者会見には、台湾の所属事務所であるL Motion Entertainment所属女性タレントのリアがダラの欠員を補う形で参加した。一方リッツプロダクションは、ダラの脱退後は残留した選抜メンバー6名で活動を行うと発表している<ref name="wgs_news_official">[http://weatherGirls.jp/news/index.html ウェザーガールズ WEATHER GIRLS Japan Official Site - NEWS]</ref>。

== 略歴 ==

{| class="wikitable floatright" style="margin-left:1em; margin-right:0em; width:300px;"
|-
| style="border: 0;" | [[File:Weather Girls - 2014-11-23 - Taichung (004).jpg|300px|center]]
|-
| colspan = "2" style="border: 0;" | [[File:Weather Girls - 2014-11-23 - Taichung (019).jpg|300px|center]]
|-
| colspan = "2" style="border: 0;" | [[File:Weather Girls - 2014-11-23 - Taichung (016).jpg|300px|center]]
|-
| colspan = "2" style="border: 0; font-size: 88%; line-height: 1.0em; padding: 0.5em;" | [[台中市]]、[[台湾]]、2014年11月11日。
|-
|}
;2010年
* 8月、番組配信開始。アイドル選抜メンバー中唯一のオリジナルメンバーとしてミニが加入。
* 8月12日、壱伝媒の雑誌、{{仮リンク|壱週刊|zh|壹週刊_(台灣)}}が開催したイベント「娯楽大賞」にオープニングアクトとして出演<ref>[http://www.youtube.com/watch?v=rBA0o0H9CZ4&t=1m33s 20100812-第一屆壹週刊娛樂大賞-Part 02/11 - YouTube]</ref>。
* 8月21日、[[中正紀念堂]]で開催されたイベント「阿宅反抗軍」の壱電視のショーケースライブに出演<ref>[http://tw.nextmedia.com/applenews/article/art_id/32756608/IssueID/20100822 2千阿宅 拜倒氣象女孩 | 頭條要聞 | 蘋果日報]</ref>。
* 9月、アイドル選抜メンバーのエースとハイジャンが加入。
;2011年
* 7月、アイドル選抜メンバーのミアとニューニューが加入。
* 8月29日、番組の一周年記念イベントが開催される予定だったが、[[平成23年台風第11号|台風11号]]の台湾上陸に伴いキャンセル。
* 12月、アイドル選抜メンバーのダラが加入。
;2012年
* 3月、アイドル選抜メンバーのユミが加入。
* 4月、7名の選抜メンバーによるアイドルグループとしての活動開始を発表。
* 8月9日、デビューシングル「恋の天気予報」のリリースを発表。
* 8月10日、「[[a-nation]] 2012 musicweek Asia Progress F」にオープニングアクトとして出演。
* 10月17日、デビューシングル「恋の天気予報」発売。
;2013年
* 2月6日、セカンドシングル「恋はトキメキ注意報」発売。
* 3月20日、ファーストDVD「ウェザーガールズTV Vol.1」発売。
* 6月5日、サードシングル「恋のラブ♥サンシャイン」発売。
* 6月6日、サードシングルヒット祈願として[[氷川神社_(杉並区)|気象神社]]に参拝<ref>[https://web.archive.org/web/20130610011125/http://www.tokyo-sports.co.jp/entame/entertainment/150446/ 「ウェザーガールズ」美脚で新曲ヒット祈願 | 東スポWeb - 東京スポーツ新聞社]</ref>。
* 6月25日、[[東京ドーム]]にて[[北海道日本ハムファイターズ|日本ハム]]-[[福岡ソフトバンクホークス|ソフトバンク]]戦の始球式を行う<ref>[http://www.fighters.co.jp/news/detail/3666.html ニュース | ～アジアンフェスタ in東京ドーム始球式～ セクシーでキュートな台湾のお天気アイドルグループ 「ウェザーガールズ」が登場♪ | 北海道日本ハムファイターズ]</ref><ref>[http://www.appledaily.com.tw/appledaily/article/sports/20130626/35108195/ 天氣女孩開球 岱鋼2盜秀衝勁 | 蘋果日報]</ref>。
* 7月3日、ファーストアルバム「WEATHER GIRLS」発売。
* 7月21日、「ウェザーガールズ 2013ドキドキ♥SUMMER PARTYミステリーツアー」と題し、ファンとの交流バスツアーを初開催。
* 7月27日、「[[TOKYO_IDOL_FESTIVAL|TOKYO IDOL FESTIVAL 2013]]」に出演。
* 7月27日、カフェ「WG♥Cafe」を8月11日までの期間限定でオープン。
* 8月10日、「a-nation [[IDOL NATION#2013年|IDOL NATION 2013]]」にオープニングアクトとして出演。
* 8月24日、「[[24時間テレビ_「愛は地球を救う」|24時間テレビ36]]」[[中京テレビ放送|中京テレビ]]ライブステージに出演
* 10月7日、十全娯楽と契約締結し、台湾国内での活動を開始することを発表。
* 10月13日、台湾国内で初となるライブパフォーマンスをNBAプレシーズンマッチ、ライブビューイング会場で披露。
* 10月16日、ダラの脱退により選抜メンバー6人での活動となることが発表される。
* 10月17日、十全娯楽の中国支社設立記者会見に出席。
* 10月19日、初のレギュラー番組「[[アタックしますけど何か?]]」オンエア開始。
;2014年
* 1月14日、アイドル選抜にリアが加入。

== メンバー ==
=== 活動中のアイドル選抜メンバー ===
{|class="wikitable" style="text-align:center; font-size:small; width:100%;"
|-
||'''名前'''||'''誕生日'''||'''身長'''||'''[[メンバーカラー]]'''||'''担当曜日'''
|-
|'''ハイジャン'''||9月27日||162cm||グリーン | {{Colorbox|limegreen}}  グリーン||月曜日
|-
|'''リア'''||10月8日||159cm||レッド | {{Colorbox|red}}  レッド||水曜日
|-
|'''ユミ'''||3月5日||168cm||パープル | {{Colorbox|mediumpurple}}  パープル||土曜日
|-
|'''ニューニュー'''||10月4日||166cm||イエロー | {{Colorbox|yellow}}  イエロー||日曜日
|}

=== 旧アイドル選抜メンバー ===
{|class="wikitable" style="text-align:center; font-size:small; width:100%;"
|-
||'''名前'''||'''誕生日'''||'''身長'''||'''メンバーカラー'''||'''担当曜日'''||'''活動期間'''
|-
|'''ダラ'''||9月7日||159cm||レッド | {{Colorbox|red}}  レッド||水曜日||2011年12月 - 2013年10月
|-
|'''エース'''||8月18日||158cm||オレンジ | {{Colorbox|orange}}  オレンジ||火曜日||2011年12月 - 2014年9月
|-
|'''ミニ'''||6月30日||164cm||ピンク | {{Colorbox|hotpink}}  ピンク||金曜日||2011年12月 - 2015年10月
|-
|'''ミア'''||6月12日||160cm||ブルー | {{Colorbox|deepskyblue}}  ブルー||木曜日||2011年12月 - 2016年10月
|}

== 作品 ==
=== シングル ===
{| class="wikitable" style="font-size:small;text-align:center"
|-
! !! 発売日 !! タイトル !! 規格 !! 規格品番 !! 最高位
|-
! 1st
| 2012年10月17日 || '''恋の天気予報''' || [[コンパクトディスク|CD]] - [[CD]]+[[DVD]] || PCCA-70344 - PCCA-03702 || 29位
|-
! 2nd
| 2013年2月6日 || '''恋はトキメキ注意報''' || [[コンパクトディスク|CD]] - [[CD]]+[[DVD]] || PCCA-70360 - PCCA-03774 || 35位
|-
! 3rd
| 2013年6月5日 || '''恋のラブ♥サンシャイン''' || [[コンパクトディスク|CD]] - [[CD]]+[[DVD]] || PCCA-70371 - PCCA-03834 || 27位
|-
! 4th
| 2013年11月20日 || '''HEY BOY～ウェイシェンモ?～''' || [[コンパクトディスク|CD]] - [[CD]]+[[DVD]] || PCCA-03939 - PCCA-03949 - PCCA-03950 || 54位
|-
! 5th
| 2014年3月5日 || '''Tomorrow World''' || [[コンパクトディスク|CD]] - [[CD]]+[[DVD]] || PCCA-4001 - PCCA-3995 - PCCA-3996 || 44位
|-
! 6th
| 2014年6月4日 || '''Like You ♡ Anyway''' || [[コンパクトディスク|CD]] - [[CD]]+[[DVD]] || PCCA-70408 - PCCA-4034 - PCCA-4035 || -
|}

=== アルバム ===
{| class="wikitable" style="font-size:small;text-align:center"
|-
! !! 発売日 !! タイトル !! 規格 !! 規格品番 !! 最高位
|-
! 1st
| 2013年7月3日 || '''WEATHER GIRLS''' || [[コンパクトディスク|CD]] || PCCA-03859 ||67位
|-
! 2nd
| 2014年11月1日 || '''威啊''' || [[コンパクトディスク|CD]] || CDFE10001 ||
|-
|}

=== 映像作品 ===
{| class="wikitable" style="font-size:small;text-align:center"
|-
! !! 発売日 !! タイトル !! 規格 !! 規格品番
|-
! 1st
| 2013年3月20日 || '''ウェザーガールズTV Vol.1''' || [[コンパクトディスク|DVD]] || PCBP-52242
|-
|}
{| class="wikitable" style="font-size:small;text-align:center"
|-
! !! 発売日 !! タイトル !! 規格 !! 規格品番
|-
! 1st
| 2014年9月3日 || '''CLIPS ♡''' || Blu-ray || PCXP-50244
|-
|}

== タイアップ ==
{| class="wikitable" style="text-align:left;font-size:small;width:100%;"
|-
! 曲名 !! タイアップ内容
|-
| 恋の天気予報
| フジテレビ「[[志村劇場]]」エンディングテーマ
日本テレビ「[[音龍門|音龍門 〜MUSIC DRAGON GATE〜]]」エンディングテーマ
JFN「[[志村けんのFIRST STAGE〜はじめの一歩〜]]」エンディングテーマ
|-
| 恋はトキメキ注意報
| [[テレビ東京]]「[[特報!B級ニュースSHOW]]」エンディングテーマ
|-
| 恋のラブ♥サンシャイン
| 日本テレビ系「[[それゆけ!ゲームパンサー!]]」エンディングテーマ
|-
| HEY BOY〜ウェイシェンモ?〜
| [[名古屋テレビ放送|メ〜テレ]]、[[東京メトロポリタンテレビジョン|MXテレビ]]「[[アタックしますけど何か?]]」エンディングテーマ
|-
| 為我加油
| [[超級籃球聯賽]]主題歌
|-
| 我是 Boss
| [[中華職業棒球大聯盟]]主題歌
|-
| DKR32
| [[ダイキン工業]]コマーシャルソング
|}

== 出演 ==

=== ドラマ ===
* 雜務特勤組 (2013年9月6日 - 2014年4月4日） - Hijon: オタ(OTA) 役 ,Esse: キティ(KITTY) 役, Dara: イエ・カーシン(葉可欣) 役, Mia: 珍妮花 役, Mini: FIX 役, Yumi: メイグイ(美瑰) 役, NueNue: リン・バオリー(林寶莉) 役。
* [[鉄子の育て方]] (2014年4月7日 - 2014年6月23日） - ウェザーガールズ: 鉄道ガールズ 役。
* 恐怖高校劇場: 天氣女孩畢旅夢魘! (2015年1月21日 、酷瞧Coture.com） - Yumi: Yumi 役, NueNue: 妞妞 役。
* 愛呀，午休時刻-寂寞 (2015年7月24日 - 2015年8月10日 、酷瞧Coture.com） - NueNue: 艾莉絲 役。
* 星座研究室: OL逆襲 辦公室的復仇 (2015年9月1日 、酷瞧Coture.com） - Yumi: 范范 役。
* 星座研究室: 求婚者的十二道陰影 (2015年9月30日 、酷瞧Coture.com） - NueNue: ガールフレンド 役。
* [[孤独のグルメ (テレビドラマ)|孤独のグルメ]] Season5 第4話   (2015年10月24日 、[[テレビ東京]]） - NUENUE: 女性客1 役　RIA: 女性客2 役。
* 星座研究室: 拒絶加班 OL的怒吼 (2015年11月11日 、酷瞧Coture.com） - Yumi: OL 役。
* 星座研究室 別讓服飾店員不開心！奧客排行榜！ (2016年3月10日 、酷瞧Coture.com） - NueNue: 悪い顧客 役。
* 我家是戰國 (2016年3月24日 - 2016年5月18日） - NueNue: 魯巧真 役。
* Before & After: 一個人好 但不要單身到老 (2016年6月8日 、酷瞧Coture.com） - NueNue。
* Before & After: 職場裝閨蜜 老闆前捅你 (2016年6月15日 、酷瞧Coture.com） - NueNue: 君君 役。
* Before & After: 裝作不會喝 是怕嚇到你 (2016年6月22日 、酷瞧Coture.com） - NueNue。
* Before & After: 男人面前 永遠都是小鳥胃 (2016年6月29日 、酷瞧Coture.com） - NueNue: ガールフレンド 役。
* Before & After: 激情一夜 帥哥竟是小... (2016年7月6日 、酷瞧Coture.com） - NueNue。
* Before & After: 沒事找架吵 只怕你亂搞 (2016年7月13日 、酷瞧Coture.com） - NueNue。

=== 映画 ===
* [[大囍臨門]] (2015年）

=== テレビ ===
'''レギュラー番組'''
* [[アタックしますけど何か?]]（2013年10月19日 - 、メ～テレ）
'''その他'''
* [[ノンストップ!]]（2012年7月16 - 20日、[[フジテレビジョン|フジテレビ]]）
* ノンストップ!（2012年8月13日、フジテレビ）
* [[王様のブランチ]]（2012年9月15日、[[TBSテレビ|TBS]]）
* 密着ウェザーガールズ（2012年10月1日 - 11月26日、[[MUSIC ON! TV]]）
* [[渋谷LIVE! ザ・プライムショー]]（2012年10月23日、[[WOWOW]]）
* つながるGO!GO!（2013年1月11日、[[ジュピターテレコム|J:COMチャンネル HD]]）
* 密着ウェザーガールズ Season 2（2013年2月4日 - 3月26日、MUSIC ON! TV）
* [[ミュージャック|mu-Jack]]（2013年4月26日、[[関西テレビ放送|関西テレビ]]）
* 藤江れいな presents GIRLS POP LIVE!!（2013年5月1日、[[アイドル専門チャンネルPigoo|PigooHD]]）
* [[スッキリ!!]]（2013年5月6日、[[日本テレビ放送網|日本テレビ]]）
* ノンストップ!（2013年5月13日、フジテレビ）
* [[情報7days ニュースキャスター]]（2013年5月18日、TBS）
* 王様のブランチ（2013年6月1日、TBS）
* つながるGO!GO!（2013年6月7日、J:COMチャンネル HD）
* [[音ボケPOPS]]（2013年6月9日、[[BS-TBS]]）
* mu-Jack（2013年6月21日、関西テレビ）
* [[PON!]]（2013年7月4日、日本テレビ）
* ウタ娘（2013年7月6日、[[テレビ埼玉]]）
* 情報7days ニュースキャスター（2013年7月27日、TBS）
* [[昼まで待てない!]]（2013年11月23日、メ～テレ）
*  “Wしょうこ”の台湾美女力UPツアー!（2014年3月1日、メ～テレ）
* [[なるほどプレゼンター!花咲かタイムズ|花咲かタイムズ]]（2014年6月7日、[[CBCテレビ|CBC]]）

=== ラジオ ===
'''レギュラー'''
*古坂大魔王のアイドル倶楽部（2014年4月4日 - 9月19日、[[ニッポン放送]]） - 毎月第三金曜日。

'''その他'''
* 「プロデューサー名鑑」（2012年8月10日、[[J-WAVE]]）
* 「劇団サンバカーニバル|GEKIDAN SAMBA CARNIVAL」（2012年9月1日、[[エフエム富士]]）
* 「SCHOOL NINE」（2012年10月18日、[[全国FM放送協議会|JFN]]）
* 「～IDOL SHOWCASE～ i-BAN!!」（2012年11月4日、[[エフエムナックファイブ|NACK5]]）
* 「星ひとみのミュージック・オーラ」（2013年2月4日-10日、[[USEN]]）
* 「ミュ～コミ+プラス|ミュ～コミ+」（2013年3月15日、[[ニッポン放送]]）
* 「峰竜太のミネスタ」（2013年6月28日、[[アール・エフ・ラジオ日本|ラジオ日本]]）
* 「TECHNOS COLLEGE YOUNG BLOOD」（2013年6月29日、[[エフエムインターウェーブ|InterFM]]）
* 「SCHOOL NINE」（2013年7月18日、JFN）
* 「台湾デート必勝法 前編」（2014年3月17日、J-WAVE）
* 「台湾デート必勝法 後編」（2013年3月18日、J-WAVE）
* 「ENTERTAINMENT STREAM F」（2014年6月6日、J-WAVE）
* 「今夜はParty魔法でナイト ハイジャン誕生日お祝いSP」（2014年9月28日、[[FMCiao]]）
* 「今夜はParty魔法でナイト ニューニュー、リア誕生日SP」（2014年10月5日、FMCiao）

=== インターネットテレビ ===
'''レギュラー番組'''
* 「ぽにきゃん! アイドル倶楽部」（2013年2月4日 - 、[[ニコニコ生放送]]）
* 「Weather Girls 來氣玩」（2014年10月1日 - 、[https://livehouse.in/channel/weathergirls  LIVEhouse.in]） - 毎週水曜日午後7時半。
* 「[[PTT Web|PTT]]週報 x 天氣女孩」（2015年1月12日 - 、[https://livehouse.in/channel/ptt LIVEhouse.in]） - 毎週月曜日午後10時。

'''過去のレギュラー番組'''
* 「日曜日の特別授業! ウェザーガールズのニッポンを勉強するバラエティ」（2012年8月5日 -1 2月23日、@TV秋葉原）

'''その他'''
* 「今日の天気は!? おまかせウェザーガールズ!」（2012年7月22日、JOL原宿TV）
* 「台湾のみなさんリーホゥー（こんにちは）」（2012年7月22日、@TV秋葉原）
* 「notty★LIVE7時間! 」（2012年7月24日、[[NOTTV]]）
* 「[[ニコニコニュース|夕刊ニコニコニュース]]」（2012年7月26日、ニコニコ生放送）
* 「[[生のアイドルが好き]]」（2013年5月27日、ニコニコ生放送）
* 「ウェザーガールズ 料理クィーン決定戦」（2013年7月3日 - 10月8日、[[YouTube]]）
* 「魯蛋當家」（2014年11月11日。麥卡貝Live直播） - Hijon、Mia、Yumi <ref>{{youtube|C86I78ty0b8|魯蛋當家-20141111 part4 天氣女孩}}</ref>。
* 「大牌LIVEshow」（2014年11月12日。[https://livehouse.in/channel/ikala LIVEhouse.in]）<ref>{{youtube|RpMTX7jQDBA|【大牌LIVEshow】Ｗeather Girls 天氣女孩 線上互動訪談完整版}}</ref>
* 「日本大遊民」（2014年11月19日、麥卡貝Live直播） - Ria、Mini、NueNue <ref>{{youtube|U-iu_dCcHGk|麥卡貝Live直播 20141119 日本大遊民 1:14:11-2:06:58 }}</ref>。
* 「USTYLE x 天氣女孩特別企劃 」（2014年11月20日、[https://livehouse.in/channel/ustyle LIVEhouse.in]）※Ria、Mini <ref>{{youtube|NMLoMxb57xw|USTYLE x 天氣女孩特別企劃_20141120}}</ref>
* 「USTYLE x 天氣女孩特別企劃 」（2014年12月5日、[https://livehouse.in/channel/ustyle LIVEhouse.in]）※Mia、NueNue <ref>{{youtube|PzhqNlZZIuU|USTYLE x 天氣女孩特別企劃_20141205}}</ref>
* 「USTYLE x 天氣女孩特別企劃 」（2014年12月11日、[https://livehouse.in/channel/ustyle LIVEhouse.in]）※Hijon、Yumi <ref>{{youtube|JWblsVJg1xA|USTYLE x 天氣女孩特別企劃_20141211}}</ref>
* 「威啊- WeatherGirls」（2014年12月18日、金寶電台）<ref>{{youtube|jxBk2cNJOQw|金寶電台 WeatherGirls}}</ref>
* 「FHM – 天氣女孩FaceTALK Live直播」（2015年3月5日、FHM 男人幫官方網站直播頻道）
* 「當我們喇在一起」（2016年8月7日、RC直播）

=== ライブ、イベント ===
'''レギュラーイベント'''
* 「絶対合格! 気象予報士への道」（2013年5月18日 - 、新宿LOFT・[[ポニーキャニオン]]本社一階イベントスペース）

'''その他'''
* 「a-nation 2012 musicweek Asia Progress F」（2012年8月10日、[[国立代々木競技場]]第一体育館）
* 「アキバ大好き! 祭り2012年 夏」（2012年8月19日、[[ベルサール秋葉原]]）
* 「シブカル祭。2012」（2012年10月21日、[[パルコ|渋谷PARCO part1]]）
* 「2012 AKIBA PC-DIY EXPO 冬の陣」（2012年12月15日、ベルサール秋葉原）
* 「SHIBUYA GIRLS FESTIVAL 2012」（2012年12月29日、[[Shibuya O-EAST]]）
* 「Girl’s Bomb!! ～春一番～」（2013年3月10日、[[東京キネマ倶楽部]]）
* 「ご当地アイドルお取り寄せライブ! vol.4」（2013年3月15日、[[TwinBox AKIHABARA]]）
* 「藤江れいな presents GIRLS POP LIVE!! vol.1」（2013年4月9日、TwinBox AKIHABARA）
* 「[[ミスiD|ミスiD 2014前夜祭]]」（2013年4月18日、[[Shibuya O-EAST]]）
* 「SHIBUYA DE LUNCH VOL.1」（2013年4月21日、[[Shibuya O-WEST]]）
* 「Shibuya Sports Station powered by COOLCORE」（2013年4月27日、SHIBUYA ekiato）
* 「Girl's Bomb!! ～ゴールデンウィーク突入SP～」（2013年4月28日、東京キネマ倶楽部）
* 「Future IDOL」（2013年5月6日、Future SEVEN）
* 「RE-EXTRA!!!」（2013年5月15日、渋谷Star lounge）
* 「第1回 ばんどる♪祭 アイドル♥フェス IN 赤坂BLITZ」（2013年5月24日、[[赤坂BLITZ]]）
* 「アイドルLive Starring（アイスタ）Vol.4＆Vol.5」（2013年5月25日、赤坂BLITZ）
* 「ダミアンが生まれた翌日! ～音騒ぎの後夜祭～」（2013年6月7日、Shibuya O-EAST）
* 「ウタ娘定期ライブ0622版 1部」（2013年6月22日、赤坂GENKI劇場）
* 「[[夏サカス|夏サカス2013]]」（2013年7月26日、[[赤坂サカス]]）
* 「TOKYO IDOL FESTIVAL 2013」（2013年7月27日、[[フジテレビ湾岸スタジオ]]）
* 「[[会津中央病院]]フリーマーケット」（2013年8月4日、松長団地）
* 「東京サンケイビル 夏まつり2013」（2013年8月9日、[[東京サンケイビル]]）
* 「a-nation 2013 IDOL NATION」（2013年8月10日、国立代々木競技場第一体育館）
* 「アイドルレボリューション2013 灼熱の激レス大作戦!!」（2013年8月11日、[[上野恩賜公園]]）
* 「夏サカス2013」（2013年8月16日、赤坂サカス）
* 「24時間テレビ36中京テレビライブステージ」（2013年8月24日、[[イオンモール各務原]]、[[中部国際空港]]、名古屋セントラルパーク、各特設ステージ）
* 「ウェザーガールズ サマースペシャルイベント」（2013年8月30日、[[MEGAWEB]]）
* 「ぽにきゃん! アイドル倶楽部 感謝祭～ライバルのライバルはアイドル!～」（2013年9月1日、[[山野ホール]]）
* 「メ～テレ秋まつり2013」（2013年9月29日、[[久屋大通公園]]）
* 「NBA海外熱身賽臺北站」（2013年10月13日、台北體育館）
* 「SBL 誓師大會」（2013年11月5日、[[西門紅樓|西門町紅樓]]）
* 「第11季SBL開幕戰」（2013年11月16日、[[国立台湾体育運動大学]]）
* 「Christmas LIVE in DENPARK」（2013年12月1日、[[安城産業文化公園デンパーク]]）
* 「台北車展」（2013年12月28日、[[台北世界貿易中心]]）
* 「偶滴愛輪 跨年晚會」（2013年12月31日、劍湖山世界）
* 「寒冬問暖送愛心 公益活動 暨 九太尾牙」（2014年1月4日、谷關博愛國小）
* 「AACUP」（2014年2月2日、[[あるあるCity]]）
* 「第一回台日影視文化交流活動」（2014年2月22日、華山1914）
* 「ほんと? ホント! フェアin 台北 日本コンテンツ流通 促進フェア」（2014年2月22日、華山1914）
* 「商店街バンド」（2014年2月28日、渋谷 [[Mt.RAINIER HALL SHIBUYA PLEASURE PLEASURE|Mt.RAINIER HALL]]）
* 「台韓觀光交流公益明星棒球賽」（2014年3月16日、[[台中インターコンチネンタル野球場]]）
* 「旅館公會聯合餐敘」（2014年3月19日）
* 「ぽにきゃん! アイドル倶楽部 感謝祭～アイドルサバイバル～」（2014年5月10日、[[ディファ有明]]）
* 「中華HIT撃棒 中華汽車家庭日」（2014年5月24日、台中インターコンチネンタル野球場）
* 「SEAGAIA MUSIC RESORT 2014」（2014年6月28日、[[宮崎県]] [[フェニックス・シーガイア・リゾート]]特設会場）
* 「LAMIGO隊開球」（2014年7月4日、[[桃園国際野球場]]）
* 「墾丁熱氣球嘉年華」（2014年7月5日、[[小墾丁牛仔渡假村|小墾丁渡假村]]）
* 「TOKYO IDOL FESTIVAL 2014」（2014年7月5日、[[フジテレビ湾岸スタジオ]]）
* 「103年國慶四海同心聯歡大會」（2014年8月2日、[[台北アリーナ]]）
* 「萬心揚愛」（2014年11月9日、草悟道）
* 台北警專學校校園活動（2014年12月4日、[[台湾警察専科学院]]）
* 「舞之祭in臺灣」（2014年12月6日、[[国立台湾戲曲学院]]）
* 「舞之祭in臺灣」（2014年12月7日、[[新光三越]]信義新天地）
* 「寒冬問暖送愛心 公益活動」（2014年12月24日 - 2015年1月6日、監獄巡迴）
* 「2015國立中興大學跨年晚會-奇幻興航」（2014年12月31日、[[国立中興大学]]）
* 「寒冬問暖送愛心 公益活動 暨 九太尾牙」（2015年1月17日、谷關博愛國小）
* 「SD鋼彈Battle Station慶功記者會」（2015年4月1日）
* 「《桃園第一 創新領航》2015畢業演唱會」（2015年6月9日、[[南亜技術学院]]）
* 「FHM Taiwan 男人幫國際中文版百大美女公布暨頒獎典禮記者會」（2015年6月16日）
* 「2015音浪頭城-頭城海洋文化觀光季」（2015年7月24日、烏石港港澳沙灘）
* 「2015舞朝盃流行舞蹈大賽 & 暨舞星徵選」（2015年8月22日、高雄漢神巨蛋）
* 「Fukuoka Asian Party」（2015年10月10日-2015年10月11日、[[福岡市役所]]西側ふれあい広場
* 「大同嗨彼得校園演唱會」（2015年10月31日、 [[大同大学 (台湾)]]）
* 「台北魅力展Taipei IN Style 2015」（2015年11月15日 [[台湾総督府専売局松山煙草工場]]）
* 「九太盃全國跆拳道團體錦標賽」（2015年12月15日、新竹市體育館）
* 「日本三重觀光物產展」（2016年3月6日、[[三井アウトレットパーク]] 台湾林口）
* 「2016大金空調新產品發表會暨經銷商大會」（2016年3月10日、萬豪酒店及度假酒店）
* 「媽祖之光大型電視晚會」（2016年4月7日、大甲體育場）
* 「全民反詐騙X打K總動員」（2016年8月13日、[[台北駅]]）
* 「日台アイドルAVA対決」（2016年8月16日、漫畫博覽會）
* 「2016戀舞夏日跨服爭霸賽」（2016年8月27日、[[大魯閣草衙道]]）
* 「2016 International Friendly Match」（2016年8月20日、[[台北陸上競技場]]）
* 「CGC顛覆童話時尚派對」（2016年10月15日、花博公園）

== 書籍 ==
=== 雑誌連載 ===
* [[CD&DLでーた]]（2013年1・2月号 - 、[[エンターブレイン]]） - ウェザーガールズのめざせ日本一周!?。

=== その他 ===
* [[週刊プレイボーイ]]（2012年10月8日号、[[集英社]]）
* [[ローリング・ストーン]]日本版（2012年11月号、[[アトミックスメディア]]）
* [[B.L.T.]]（2012年12月号、[[東京ニュース通信社]]）
* [[宝島 (雑誌)|宝島]]（2012年12月号、[[宝島社]]）
* 別冊CD&DLでーた ニッポンのアイドル宣言2（2012年11月7日発売号、エンターブレイン）
* [[Men's egg]]（2013年3月号、[[大洋図書]]）
* [[週刊ポスト]]（2013年3月22日号、[[小学館]]）
* [[BOMB]]（2013年6月号、[[Gakken|学研]]）
* [[ヤングガンガン]]（2013年6月7日号、[[スクウェア・エニックス]]）
* [[steady.]]特別編集 大好き台湾（2013年5月28日発売号、宝島社）
* [[Lightning_(雑誌)|Lightning]]（2013年7月号、[[エイ出版社|枻出版社]]）
* [[WHAT's IN?]]（2013年7月号、[[エムオン・エンタテインメント]]）
* [[GiRLPOP|GiRLPOP 2013 SUMMER]]（2013年夏号、エムオン・エンタテインメント）
* ヤングガンガン（2013年8月2日号、スクウェア・エニックス） - ミア、ミニ、ユミのみ。
* [[Ray_(雑誌)|Ray]]（2013年9月号、[[主婦の友社]]）
* 別冊CD&DLでーた ニッポンのアイドル宣言3（2013年8月5日発売号、エンターブレイン）
* ヤングガンガン（2013年9月6日号、スクウェア・エニックス） - ミア、ミニ、ユミのみ。
* [[週刊アスキー]]（2013年10月1日号、[[アスキー・メディアワークス]]） - エースのみ。
* [[壱週刊]]（2013年9月号、[[壱伝媒]]）
* [[FHM]](台湾)（2014年3月号、[[Bauer Media Group]]）
* [[FHM]](台湾)第177期（2015年3月号、[[Bauer Media Group]]）

== 脚注 ==
=== 注釈 ===
{{Reflist|group=注}}
=== 出典 ===
{{Reflist|2}}

== 外部リンク ==
{{commonscat|Weather Girls}}

* [http://weathergirls.jp/ ウェザーガールズ/Weather Girls]日本公式サイト
* [https://ameblo.jp/weather-girls/ ウェザーガールズ オフィシャルブログ]
* [http://www.femc.com.tw/artist_team.php?aid=1 Weather Girls - 藝人：十全媒體娛樂行銷股份有限公司]台湾公式サイト
* {{facebook|WRGirls}}
* {{twitter|WeatherGirls_}}
* [https://www.youtube.com/channel/UCsOPoREzquSq3atpkTY6Nxw ウェザーガールズ Japanese Channel ] on [[YouTube]]
* [https://www.youtube.com/channel/UCJsrFclA8fRjBF2M8fO2R3A ウェザーガールズ Taiwanese Channel] on [[YouTube]]

; ウェザーガールズのFacebookアカウント一覧
* [https://www.facebook.com/HiJon0927 Hijon]／[https://www.facebook.com/RiaLin1008 Ria]／[https://www.facebook.com/Mia0612 Mia]／[https://www.facebook.com/MiniLin.fans Mini]／[https://www.facebook.com/yumilinn Yumi]／[https://www.facebook.com/NueNue.fans NueNue]

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; ウェザーガールズのTwitterアカウント一覧
* [https://twitter.com/HiJon0927 Hijon]／[https://twitter.com/lin_ria Ria]／[https://twitter.com/miamia0612 Mia]／[https://twitter.com/Mini0630 Mini]／[https://twitter.com/YuMiQQ35 Yumi]／[https://twitter.com/iop_1004 NueNue]

{{idol-stub}}

{{Normdaten}}
{{DEFAULTSORT:うえさあかあるす}}
[[Category:台湾のアイドルグループ]]
[[Category:ポニーキャニオンのアーティスト]]
[[Category:日本の外国人タレント]]
[[Category:台湾のガール・グループ]]

title: 基本情報

出身地: 台湾

ジャンル: C-POP J-POP

レーベル: ポニーキャニオン

事務所: L Motion Entertainment / 十全娯楽 · リッツプロダクション

共同作業者: Jeff Miyahara

公式サイト: Weather Girls - 藝人：十全媒體娛樂行銷股份有限公司 · ウェザーガールズ WEATHER GIRLS Japan Official Site

title: ウェザーガールズ


text:
# Nurume Ike
Nurume Ike är en sjö i Antarktis. Den ligger i Östantarktis. Norge gör anspråk på området.

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title: Nurume Ike

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'''Nurume Ike''' är <!--H.LK-->en [[sjö]] i [[Antarktis]].<ref name = "gn6622458"/> Den ligger i [[Östantarktis]]. [[Norge]] gör anspråk på området.

== Källor ==

<references>
<ref name = "gn6622458">[{{Geonameslänk|gnid=6622458|name=nurume%20ike}} Nurume Ike] at [{{Geonamesabout}} GeoNames.Org (cc-by)]; post uppdaterad 2008-01-20; databasdump nerladdad 2015-11-07</ref>
</references>

[[Kategori:Insjöar i Östantarktis]]
[[Kategori:Norges anspråk i Antarktis]]

Kontinent: Antarktis


text:
# Named-entity recognition
Named-entity recognition (NER) (also known as (named) entity identification, entity chunking, and entity extraction) is a subtask of information extraction that seeks to locate and classify named entities mentioned in unstructured text into pre-defined categories such as person names (PER), organizations (ORG), locations (LOC), geopolitical entities (GPE), vehicles (VEH), medical codes, time expressions, quantities, monetary values, percentages, etc.
Most research on NER/NEE systems has been structured as taking an unannotated block of text, such as transducing:
Jim bought 300 shares of Acme Corp. in 2006.
into an annotated block of text that highlights the names of entities:
[Jim]Person bought 300 shares of [Acme Corp.]Organization in [2006]Time.
In this example, a person name consisting of one token, a two-token company name and a temporal expression have been detected and classified.

## Problem

### Definition
In the expression named entity, the word named restricts the task to those entities for which one or many strings, such as words or phrases, stand (fairly) consistently for some referent. This is closely related to rigid designators, as defined by Kripke, although in practice NER deals with many names and referents that are not philosophically "rigid". For instance, the automotive company created by Henry Ford in 1903 can be referred to as Ford or Ford Motor Company, although "Ford" can refer to many other entities as well (see Ford). Rigid designators include proper names as well as terms for certain biological species and substances, but exclude pronouns (such as "it"; see coreference resolution), descriptions that pick out a referent by its properties (see also De dicto and de re), and names for kinds of things as opposed to individuals (for example "Bank").
Full named-entity recognition is often broken down, conceptually and possibly also in implementations, as two distinct problems: detection of names, and classification of the names by the type of entity they refer to (e.g. person, organization, or location).
The first phase is typically simplified to a segmentation problem: names are defined to be contiguous spans of tokens, with no nesting, so that "Bank of America" is a single name, disregarding the fact that inside this name, the substring "America" is itself a name. This segmentation problem is formally similar to chunking. The second phase requires choosing an ontology by which to organize categories of things.
Temporal expressions and some numerical expressions (e.g., money, percentages, etc.) may also be considered as named entities in the context of the NER task. While some instances of these types are good examples of rigid designators (e.g., the year 2001) there are also many invalid ones (e.g., I take my vacations in “June”). In the first case, the year 2001 refers to the 2001st year of the Gregorian calendar. In the second case, the month June may refer to the month of an undefined year (past June, next June, every June, etc.). It is arguable that the definition of named entity is loosened in such cases for practical reasons. The definition of the term named entity is therefore not strict and often has to be explained in the context in which it is used.
Certain hierarchies of named entity types have been proposed in the literature. BBN categories, proposed in 2002, are used for question answering and consists of 29 types and 64 subtypes. Sekine's extended hierarchy, proposed in 2002, is made of 200 subtypes. More recently, in 2011 Ritter used a hierarchy based on common Freebase entity types in ground-breaking experiments on NER over social media text.

### Difficulties
NER involves ambiguities. The same name can refer to different entities of the same type. For example, "JFK" can refer to the former president or his son. This is basically a reference resolution problem.
The same name can refer to completely different types. "JFK" might refer to the airport in New York. "IRA" can refer to Individual Retirement Account or International Reading Association.
This can be caused by metonymy. For example, "The White House" can refer to an organization instead of a location.

### Formal evaluation
To evaluate the quality of an NER system's output, several measures have been defined. The usual measures are called precision, recall, and F1 score. However, several issues remain in just how to calculate those values.
These statistical measures work reasonably well for the obvious cases of finding or missing a real entity exactly; and for finding a non-entity. However, NER can fail in many other ways, many of which are arguably "partially correct", and should not be counted as complete success or failures. For example, identifying a real entity, but:
- with fewer tokens than desired (for example, missing the last token of "John Smith, M.D.")
- with more tokens than desired (for example, including the first word of "The University of MD")
- partitioning adjacent entities differently (for example, treating "Smith, Jones Robinson" as 2 vs. 3 entities)
- assigning it a completely wrong type (for example, calling a personal name an organization)
- assigning it a related but inexact type (for example, "substance" vs. "drug", or "school" vs. "organization")
- correctly identifying an entity, when what the user wanted was a smaller- or larger-scope entity (for example, identifying "James Madison" as a personal name, when it's part of "James Madison University"). Some NER systems impose the restriction that entities may never overlap or nest, which means that in some cases one must make arbitrary or task-specific choices.

One overly simple method of measuring accuracy is merely to count what fraction of all tokens in the text were correctly or incorrectly identified as part of entity references (or as being entities of the correct type). This suffers from at least two problems: first, the vast majority of tokens in real-world text are not part of entity names, so the baseline accuracy (always predict "not an entity") is extravagantly high, typically >90%; and second, mispredicting the full span of an entity name is not properly penalized (finding only a person's first name when his last name follows might be scored as ½ accuracy).
In academic conferences such as CoNLL, a variant of the F1 score has been defined as follows:
- Precision is the number of predicted entity name spans that line up exactly with spans in the gold standard evaluation data. I.e. when [Person Hans] [Person Blick] is predicted but [Person Hans Blick] was required, precision for the predicted name is zero. Precision is then averaged over all predicted entity names.
- Recall is similarly the number of names in the gold standard that appear at exactly the same location in the predictions.
- F1 score is the harmonic mean of these two.

It follows from the above definition that any prediction that misses a single token, includes a spurious token, or has the wrong class, is a hard error and does not contribute positively to either precision or recall. Thus, this measure may be said to be pessimistic: it can be the case that many "errors" are close to correct, and might be adequate for a given purpose. For example, one system might always omit titles such as "Ms." or "Ph.D.", but be compared to a system or ground-truth data that expects titles to be included. In that case, every such name is treated as an error. Because of such issues, it is important actually to examine the kinds of errors, and decide how important they are given one's goals and requirements.
Evaluation models based on a token-by-token matching have been proposed. Such models may be given partial credit for overlapping matches (such as using the Intersection over Union criterion). They allow a finer grained evaluation and comparison of extraction systems.

## Approaches
NER systems have been created that use linguistic grammar-based techniques as well as statistical models such as machine learning. State of the art systems may incorporate multiple approaches.
- GATE supports NER across many languages and domains out of the box, usable via a graphical interface and a Java API.
- OpenNLP includes rule-based and statistical named-entity recognition.
- SpaCy features fast statistical NER as well as an open-source named-entity visualizer.

Hand-crafted grammar-based systems typically obtain better precision, but at the cost of lower recall and months of work by experienced computational linguists.
Statistical NER systems typically require a large amount of manually annotated training data. Semisupervised approaches have been suggested to avoid part of the annotation effort.
In the statistical learning era, NER was usually performed by learning a simple linear regression model on engineered features, then decoded by a bidirectional Viterbi algorithm. Some commonly used features include:
- Lexical items: The token itself be labeled.
- Stemmed lexical items.
- Shape: The orthographic pattern of the target word. For example, all lowercase, all uppercase, initial uppercase, mixed case, uppercase followed by a period (often indicating a middle name), contains hyphen, etc.
- Affixes of the target word and surrounding words.
- Part of speech of the word.
- Whether the word appears in one or more named entity lists (gazetteers).
- Words and/or n-grams occurring in the surrounding context.

A gazetteer is a list of names and their types, such as "General Electric". It can be used to augment any system for NER. They had been often used in the era of statistical machine learning.
Many different classifier types have been used to perform machine-learned NER, with conditional random fields being a typical choice. Transformers features token classification using deep learning models.

## History
Early work in NER systems in the 1990s was aimed primarily at extraction from journalistic articles. Attention then turned to processing of military dispatches and reports. Later stages of the automatic content extraction (ACE) evaluation also included several types of informal text styles, such as weblogs and text transcripts from conversational telephone speech conversations. Since about 1998, there has been a great deal of interest in entity identification in the molecular biology, bioinformatics, and medical natural language processing communities.  The most common entity of interest in that domain has been names of genes and gene products. There has been also considerable interest in the recognition of chemical entities and drugs in the context of the CHEMDNER
competition, with 27 teams participating in this task.
In 2001, research indicated that even state-of-the-art NER systems were brittle, meaning that NER systems developed for one domain did not typically perform well on other domains. Considerable effort is involved in tuning NER systems to perform well in a new domain; this is true for both rule-based and trainable statistical systems.
As of 2007, state-of-the-art NER systems for English produce near-human performance. For example, the best system entering MUC-7 scored 93.39% of F-measure while human annotators scored 97.60% and 96.95%.

### Current challenges
Despite high F1 numbers reported on the MUC-7 dataset, the problem of named-entity recognition is far from being solved. The main efforts are directed to reducing the annotations labor by employing semi-supervised learning, robust performance across domains and scaling up to fine-grained entity types. In recent years, many projects have turned to crowdsourcing, which is a promising solution to obtain high-quality aggregate human judgments for supervised and semi-supervised machine learning approaches to NER. Another challenging task is devising models to deal with linguistically complex contexts such as Twitter and search queries.
There are some researchers who did some comparisons about the NER performances from different statistical models such as HMM (hidden Markov model), ME (maximum entropy), and CRF (conditional random fields), and feature sets. And some researchers recently proposed graph-based semi-supervised learning model for language specific NER tasks.
A recently emerging task of identifying "important expressions" in text and cross-linking them to Wikipedia can be seen as an instance of extremely fine-grained named-entity recognition, where the types are the actual Wikipedia pages describing the (potentially ambiguous) concepts. Below is an example output of a Wikification system:
```
<ENTITY

url=
"https://en.wikipedia.org/wiki/Michael_I._Jordan"
>

Michael

Jordan

</ENTITY>

is

a

professor

at

<ENTITY

url=
"https://en.wikipedia.org/wiki/University_of_California,_Berkeley"
>

Berkeley

</ENTITY>

```

Another field that has seen progress but remains challenging is the application of NER to Twitter and other microblogs, considered "noisy" due to non-standard orthography, shortness and informality of texts. NER challenges in English Tweets have been organized by research communities to compare performances of various approaches, such as bidirectional LSTMs, Learning-to-Search, or CRFs.

wikiname: enwiki

title: Named-entity recognition

in_language: en

wikitext:
{{short description|Extraction of named entity mentions in unstructured text into pre-defined categories}}
{{redirect | Named entities | HTML, XML, and SGML named entities | List of XML and HTML character entity references
}}

'''Named-entity recognition''' ('''NER''') (also known as '''(named)''' '''entity identification''', '''entity chunking''', and '''entity extraction''') is a subtask of [[information extraction]] that seeks to locate and classify [[named entity|named entities]] mentioned in [[unstructured data|unstructured text]] into pre-defined categories such as person names (PER), [[Organization|organizations]] (ORG), [[Location|locations]] (LOC), [[Geopolitical entity|geopolitical entities]] (GPE), [[Vehicle|vehicles]] (VEH), [[medical classification|medical codes]], time expressions, quantities, monetary values, percentages, etc.

Most research on NER/NEE systems has been structured as taking an unannotated block of text, such as [[Transduction (machine learning)|transducing]]:

{{blockquote|Jim bought 300 shares of Acme Corp. in 2006.}}

into an annotated block of text that highlights the names of entities:

{{blockquote|[Jim]Person bought 300 shares of [Acme Corp.]Organization in [2006]Time.}}

In this example, a person name consisting of one token, a two-token company name and a temporal expression have been detected and classified.

==Problem==

=== Definition ===
In the expression ''[[named entity]]'', the word ''named'' restricts the task to those entities for which one or many strings, such as words or phrases, stand (fairly) consistently for some referent. This is closely related to [[rigid designator]]s, as defined by [[Saul Kripke|Kripke]],<ref>{{cite book |last=Kripke |first=Saul |date=1971 |chapter=Identity and Necessity |editor=M.K. Munitz |title=Identity and Individuation |publisher=New York: New York University Press |pages=135–64}}</ref><ref>{{cite encyclopedia |last=LaPorte |first=Joseph |title=Rigid Designators |encyclopedia=The Stanford Encyclopedia of Philosophy |year=2018 |url=https://plato.stanford.edu/entries/rigid-designators/}}</ref> although in practice NER deals with many names and referents that are not philosophically "rigid". For instance, the ''automotive company created by Henry Ford in 1903'' can be referred to as ''Ford'' or ''Ford Motor Company'', although "Ford" can refer to many other entities as well (see [[Ford (disambiguation)|Ford]]). Rigid designators include proper names as well as terms for certain biological species and substances,<ref>{{cite conference |last1=Nadeau |first1=David |first2=Satoshi |last2=Sekine |title=A survey of named entity recognition and classification |conference=Lingvisticae Investigationes |year=2007|url=http://nlp.cs.nyu.edu/sekine/papers/li07.pdf}}</ref> but exclude pronouns (such as "it"; see [[coreference resolution]]), descriptions that pick out a referent by its properties (see also [[De dicto and de re]]), and names for kinds of things as opposed to individuals (for example "Bank").

Full named-entity recognition is often broken down, conceptually and possibly also in implementations,<ref>{{cite conference |last1=Carreras |first1=Xavier |first2=Lluís |last2=Màrquez |first3=Lluís |last3=Padró |title=A simple named entity extractor using AdaBoost |conference=CoNLL |year=2003|url=https://www.aclweb.org/anthology/D/D03/W03-0421.pdf}}</ref> as two distinct problems: detection of names, and [[statistical classification|classification]] of the names by the type of entity they refer to (e.g. person, organization, or location).<ref name="conll03intro">{{cite conference |last1=Tjong Kim Sang |first1=Erik F. |first2=Fien |last2=De Meulder |title=Introduction to the CoNLL-2003 shared task: Language-independent named entity recognition |conference=CoNLL |year=2003 |url=http://www.aclweb.org/anthology/W03-0419}}</ref>
The first phase is typically simplified to a segmentation problem: names are defined to be contiguous spans of tokens, with no nesting, so that "Bank of America" is a single name, disregarding the fact that inside this name, the substring "America" is itself a name. This segmentation problem is formally similar to [[Shallow parsing|chunking]]. The second phase requires choosing an [[ontology]] by which to organize categories of things.

[[Temporal annotation|Temporal expression]]s and some numerical expressions (e.g., money, percentages, etc.) may also be considered as named entities in the context of the NER task. While some instances of these types are good examples of rigid designators (e.g., the year 2001) there are also many invalid ones (e.g., I take my vacations in “June”). In the first case, the year ''2001'' refers to the ''2001st year of the Gregorian calendar''. In the second case, the month ''June'' may refer to the month of an undefined year (''past June'', ''next June'', ''every June'', etc.). It is arguable that the definition of ''named entity'' is loosened in such cases for practical reasons. The definition of the term ''named entity'' is therefore not strict and often has to be explained in the context in which it is used.<ref>[http://webknox.com/p/named-entity-definition Named Entity Definition]. Webknox.com. Retrieved on 2013-07-21.</ref>

Certain [[Hierarchy|hierarchies]] of named entity types have been proposed in the literature. [[BBN Technologies|BBN]] categories, proposed in 2002, are used for ''[[question answering]]'' and consists of 29 types and 64 subtypes.<ref>{{cite web |url=https://catalog.ldc.upenn.edu/docs/LDC2005T33/BBN-Types-Subtypes.html |first=Ada |last=Brunstein |title=Annotation Guidelines for Answer Types |website=LDC Catalog |publisher=Linguistic Data Consortium |access-date=21 July 2013 |archive-date=16 April 2016 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160416214846/https://catalog.ldc.upenn.edu/docs/LDC2005T33/BBN-Types-Subtypes.html |url-status=dead }}</ref> Sekine's extended hierarchy, proposed in 2002, is made of 200 subtypes.<ref name="nlp.cs.nyu.edu">[http://nlp.cs.nyu.edu/ene/ Sekine's Extended Named Entity Hierarchy]. Nlp.cs.nyu.edu. Retrieved on 2013-07-21.</ref> More recently, in 2011 Ritter used a hierarchy based on common [[Freebase (database)|Freebase]] entity types in ground-breaking experiments on NER over [[social media]] text.<ref>{{cite conference |last1=Ritter |first1=A. |first2=S. |last2=Clark |last3=Mausam |first4=O. |last4=Etzioni.|title=Named Entity Recognition in Tweets: An Experimental Study |conference=Proc. Empirical Methods in Natural Language Processing |date=2011 |url=https://aclweb.org/anthology/D/D11/D11-1141.pdf}}</ref>

=== Difficulties ===
NER involves ambiguities. The same name can refer to different entities of the same type. For example, "JFK" can refer to the [[John F. Kennedy|former president]] or [[John F. Kennedy Jr.|his son]]. This is basically a [[Referent|reference resolution]] problem.

The same name can refer to completely different types. "JFK" might refer to [[John F. Kennedy International Airport|the airport in New York]]. "IRA" can refer to [[Individual retirement account|Individual Retirement Account]] or [[International Reading Association]].

This can be caused by [[metonymy]]. For example, "The White House" can refer to an [[White House Office|organization]] instead of a [[White House|location]].

===Formal evaluation===
To evaluate the quality of an NER system's output, several measures have been defined. The usual measures are called [[Precision and recall|precision, recall]], and [[F1 score]]. However, several issues remain in just how to calculate those values.

These statistical measures work reasonably well for the obvious cases of finding or missing a real entity exactly; and for finding a non-entity. However, NER can fail in many other ways, many of which are arguably "partially correct", and should not be counted as complete success or failures. For example, identifying a real entity, but:
* with fewer tokens than desired (for example, missing the last token of "John Smith, M.D.")
* with more tokens than desired (for example, including the first word of "The University of MD")
* partitioning adjacent entities differently (for example, treating "Smith, Jones Robinson" as 2 vs. 3 entities)
* assigning it a completely wrong type (for example, calling a personal name an organization)
* assigning it a related but inexact type (for example, "substance" vs. "drug", or "school" vs. "organization")
* correctly identifying an entity, when what the user wanted was a smaller- or larger-scope entity (for example, identifying "James Madison" as a personal name, when it's part of "James Madison University"). Some NER systems impose the restriction that entities may never overlap or nest, which means that in some cases one must make arbitrary or task-specific choices.

One overly simple method of measuring accuracy is merely to count what fraction of all tokens in the text were correctly or incorrectly identified as part of entity references (or as being entities of the correct type). This suffers from at least two problems: first, the vast majority of tokens in real-world text are not part of entity names, so the baseline accuracy (always predict "not an entity") is extravagantly high, typically >90%; and second, mispredicting the full span of an entity name is not properly penalized (finding only a person's first name when his last name follows might be scored as ½ accuracy).

In academic conferences such as CoNLL, a variant of the [[F1 score]] has been defined as follows:{{r|conll03intro}}

* [[Precision and recall|Precision]] is the number of predicted entity name spans that line up ''exactly'' with spans in the [[Ground truth#Statistics and machine learning|gold standard]] evaluation data. I.e. when [Person Hans] [Person Blick] is predicted but [Person Hans Blick] was required, precision for the predicted name is zero. Precision is then averaged over all predicted entity names.
* Recall is similarly the number of names in the gold standard that appear at exactly the same location in the predictions.
* F1 score is the [[harmonic mean]] of these two.

It follows from the above definition that any prediction that misses a single token, includes a spurious token, or has the wrong class, is a hard error and does not contribute positively to either precision or recall. Thus, this measure may be said to be pessimistic: it can be the case that many "errors" are close to correct, and might be adequate for a given purpose. For example, one system might always omit titles such as "Ms." or "Ph.D.", but be compared to a system or ground-truth data that expects titles to be included. In that case, every such name is treated as an error. Because of such issues, it is important actually to examine the kinds of errors, and decide how important they are given one's goals and requirements.

Evaluation models based on a token-by-token matching have been proposed.<ref>{{cite conference |first1=Andrea |last1=Esuli |first2=Fabrizio |last2=Sebastiani |year=2010 |title=Evaluating Information Extraction |conference=Cross-Language Evaluation Forum (CLEF) |pages=100–111 |url=http://nmis.isti.cnr.it/sebastiani/Publications/CLEF10.pdf}}</ref> Such models may be given partial credit for overlapping matches (such as using the [[Jaccard index|Intersection over Union]] criterion). They allow a finer grained evaluation and comparison of extraction systems.

==Approaches==
NER systems have been created that use linguistic [[formal grammar|grammar]]-based techniques as well as [[statistical model]]s such as [[machine learning]]. State of the art systems may incorporate multiple approaches.
*[[General Architecture for Text Engineering|GATE]] supports NER across many languages and domains out of the box, usable via a [[Graphical user interface|graphical interface]] and a [[Java (programming language)|Java]] API.
*[[OpenNLP]] includes rule-based and statistical named-entity recognition.
*[[SpaCy]] features fast statistical NER as well as an open-source named-entity visualizer.
Hand-crafted grammar-based systems typically obtain better precision, but at the cost of lower recall and months of work by experienced [[Computational linguistics|computational linguists]].<ref>{{Cite book |last1=Kapetanios |first1=Epaminondas |url=https://books.google.com/books?id=YXv6AQAAQBAJ&pg=PA298 |title=Natural Language Processing: Semantic Aspects |last2=Tatar |first2=Doina |last3=Sacarea |first3=Christian |date=2013-11-14 |publisher=CRC Press |isbn=9781466584969 |pages=298 |language=en}}</ref>

Statistical NER systems typically require a large amount of manually [[annotation|annotated]] training data. [[Semisupervised learning|Semisupervised]] approaches have been suggested to avoid part of the annotation effort.{{r|phraseclust}}<ref>{{cite journal |last1=Nothman |first1=Joel |display-authors=etal |year=2013 |title=Learning multilingual named entity recognition from Wikipedia |journal=Artificial Intelligence |volume=194 |pages=151–175 |doi=10.1016/j.artint.2012.03.006 |doi-access=free |title-link=Wikipedia#Scientific use}}</ref>

In the statistical learning era, NER was usually performed by learning a simple linear regression model on [[Feature engineering|engineered features]], then decoded by a bidirectional [[Viterbi algorithm]]. Some commonly used features include:<ref>{{Cite book |last1=Jurafsky |first1=Dan |url=https://www.worldcat.org/title/213375806 |title=Speech and language processing: an introduction to natural language processing, computational linguistics, and speech recognition |last2=Martin |first2=James H. |date=2009 |publisher=Pearson Prentice Hall |isbn=978-0-13-187321-6 |edition=2 |series=Prentice Hall series in artificial intelligence |location=Upper Saddle River, N.J |chapter=22.1. Named Entity Recognition |oclc=213375806}}</ref>

* Lexical items: The token itself be labeled.
* [[Stemming|Stemmed]] lexical items.
* Shape: The [[Orthography|orthographic pattern]] of the target word. For example, all lowercase, all uppercase, initial uppercase, mixed case, uppercase followed by a period (often indicating a middle name), contains hyphen, etc.
* [[Affix|Affixes]] of the target word and surrounding words.
* [[Part of speech]] of the word.
* Whether the word appears in one or more named entity lists (gazetteers).
* Words and/or [[N-gram|n-grams]] occurring in the surrounding context.

A '''[[gazetteer]]''' is a list of names and their types, such as "General Electric". It can be used to augment any system for NER. They had been often used in the era of statistical machine learning.<ref>{{Cite journal |last1=Mikheev |first1=Andrei |last2=Moens |first2=Marc |last3=Grover |first3=Claire |date=June 1999 |editor-last=Thompson |editor-first=Henry S. |editor2-last=Lascarides |editor2-first=Alex |title=Named Entity Recognition without Gazetteers |url=https://aclanthology.org/E99-1001/ |journal=Ninth Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics |location=Bergen, Norway |publisher=Association for Computational Linguistics |pages=1–8}}</ref><ref>{{Cite book |last1=Nadeau |first1=David |last2=Turney |first2=Peter D. |last3=Matwin |first3=Stan |date=2006 |editor-last=Lamontagne |editor-first=Luc |editor2-last=Marchand |editor2-first=Mario |chapter=Unsupervised Named-Entity Recognition: Generating Gazetteers and Resolving Ambiguity |chapter-url=https://link.springer.com/chapter/10.1007/11766247_23 |title=Advances in Artificial Intelligence |series=Lecture Notes in Computer Science |volume=3060 |language=en |location=Berlin, Heidelberg |publisher=Springer |pages=266–277 |doi=10.1007/11766247_23 |isbn=978-3-540-34630-2}}</ref>

Many different classifier types have been used to perform machine-learned NER, with [[conditional random field]]s being a typical choice.<ref>{{cite conference |author1=Jenny Rose Finkel |author2=Trond Grenager |author3=Christopher Manning |year=2005 |title=Incorporating Non-local Information into Information Extraction Systems by Gibbs Sampling |conference=43rd Annual Meeting of the [[Association for Computational Linguistics]] |pages=363–370 |url=http://nlp.stanford.edu/~manning/papers/gibbscrf3.pdf}}</ref> [[Transformer (machine learning model)|Transformers]] features token classification using deep learning models.<ref>{{Cite conference |last1=Wolf |first1= |last2=Debut |first2=Lysandre |last3=Sanh |first3=Victor |last4=Chaumond |first4=Julien |last5=Delangue |first5=Clement |last6=Moi |first6=Anthony |last7=Cistac |first7=Pierric |last8=Rault |first8=Tim |last9=Louf |first9=Remi |date=2020 |title=Transformers: State-of-the-art natural language processing |language=en |pages=38–45 |last10=Funtowicz |first10=Morgan |last11=Davison |first11=Joe |last12=Shleifer |first12=Sam |last13=von Platen |first13=Patrick |last14=Ma |first14=Clara |last15=Jernite |first15=Yacine |last16=Plu |first16=Julien |last17=Xu |first17=Canwen |last18=Le Scao |first18=Teven |last19=Gugger |first19=Sylvain |last20=Drame |first20=Mariama |last21=Lhoest |first21=Quentin |last22=Wolf |first22=Thomas |last23=Rush |first23=Alexander |journal=Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations}}</ref>

== History ==
{{Update|section|date=July 2021}}
Early work in NER systems in the 1990s was aimed primarily at extraction from journalistic articles. Attention then turned to processing of military dispatches and reports. Later stages of the [[automatic content extraction]] (ACE) evaluation also included several types of informal text styles, such as [[weblog]]s and [[Transcription (linguistics)|text transcript]]s from conversational telephone speech conversations. Since about 1998, there has been a great deal of interest in entity identification in the [[molecular biology]], [[bioinformatics]], and medical [[natural language processing]] communities.  The most common entity of interest in that domain has been names of [[gene]]s and gene products. There has been also considerable interest in the recognition of [[Chemical Entities of Biological Interest|chemical entities]] and drugs in the context of the CHEMDNER
competition, with 27 teams participating in this task.<ref>{{cite book |first1=M |last1=Krallinger |first2=F |last2=Leitner |first3=O |last3=Rabal |first4=M |last4=Vazquez |first5=J |last5=Oyarzabal |first6=A |last6=Valencia |chapter=Overview of the chemical compound and drug name recognition (CHEMDNER) task |title=Proceedings of the Fourth BioCreative Challenge Evaluation Workshop vol. 2 |year=2013 |pages=6–37|citeseerx=10.1.1.684.4118 }}</ref>

In 2001, research indicated that even state-of-the-art NER systems were brittle, meaning that NER systems developed for one domain did not typically perform well on other domains.<ref>{{cite book |last1=Poibeau |first1=Thierry |last2=Kosseim |first2=Leila |title=Computational Linguistics in the Netherlands 2000 |chapter=Proper Name Extraction from Non-Journalistic Texts |year=2001 |chapter-url=https://pdfs.semanticscholar.org/0afb/2c9047686ff31bc8e2177324c2c62f616db6.pdf |url-status=dead |series=Language and Computers |volume=37 |pages=144–157 |doi=10.1163/9789004333901_011 |s2cid=12591786 |archive-url=https://web.archive.org/web/20190730220841/https://pdfs.semanticscholar.org/0afb/2c9047686ff31bc8e2177324c2c62f616db6.pdf |archive-date=2019-07-30 |number=1 |isbn=978-90-04-33390-1 }}</ref> Considerable effort is involved in tuning NER systems to perform well in a new domain; this is true for both rule-based and trainable statistical systems.

As of 2007, state-of-the-art NER systems for English produce near-human performance. For example, the best system entering [[Message Understanding Conference|MUC-7]] scored 93.39% of [[F1 score|F-measure]] while human annotators scored 97.60% and 96.95%.<ref>
Elaine Marsh, Dennis Perzanowski, "MUC-7 Evaluation of IE Technology: Overview of Results", 29 April 1998 [http://www-nlpir.nist.gov/related_projects/muc/proceedings/muc_7_proceedings/marsh_slides.pdf PDF]</ref><ref>[http://www-nlpir.nist.gov/related_projects/muc/proceedings/muc_7_toc.html#named MUC-07 Proceedings (Named Entity Tasks)]</ref>

=== Current challenges ===
Despite high F1 numbers reported on the MUC-7 dataset, the problem of named-entity recognition is far from being solved. The main efforts are directed to reducing the annotations labor by employing [[semi-supervised learning]],<ref name="phraseclust">{{cite conference |last1=Lin |first1=Dekang |last2=Wu |first2=Xiaoyun |title=Phrase clustering for discriminative learning |conference=Annual Meeting of the [[Association for Computational Linguistics|ACL]] and IJCNLP |year=2009 |pages=1030–1038 |url=http://www.aclweb.org/anthology/P/P09/P09-1116.pdf}}</ref><ref>Turian, J., Ratinov, L., & Bengio, Y. (2010, July). Word representations: a simple and general method for semi-supervised learning. In Proceeding of the 48th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 384–394). Association for Computational Linguistics. [http://cogcomp.cs.illinois.edu/papers/TurianRaBe2010.pdf PDF]</ref> robust performance across domains<ref>Ratinov, L., & Roth, D. (2009, June). [http://cogcomp.cs.illinois.edu/papers/RatinovRo09.pdf Design challenges and misconceptions in named entity recognition.] In ''Proceedings of the Thirteenth Conference on Computational Natural Language Learning'' (pp. 147–155). Association for Computational Linguistics.</ref><ref>{{Cite web |url=http://www.cs.utah.edu/~hal/docs/daume07easyadapt.pdf |title=Frustratingly Easy Domain Adaptation. |access-date=2012-04-05 |archive-url=https://web.archive.org/web/20100613114442/http://www.cs.utah.edu/~hal/docs/daume07easyadapt.pdf |archive-date=2010-06-13 |url-status=dead }}</ref> and scaling up to fine-grained entity types.<ref name="nlp.cs.nyu.edu"/><ref>{{cite book | chapter-url=https://doi.org/10.1007%2F11880592_49 | doi=10.1007/11880592_49 | chapter=Fine-Grained Named Entity Recognition Using Conditional Random Fields for Question Answering | title=Information Retrieval Technology | series=Lecture Notes in Computer Science | year=2006 | last1=Lee | first1=Changki | last2=Hwang | first2=Yi-Gyu | last3=Oh | first3=Hyo-Jung | last4=Lim | first4=Soojong | last5=Heo | first5=Jeong | last6=Lee | first6=Chung-Hee | last7=Kim | first7=Hyeon-Jin | last8=Wang | first8=Ji-Hyun | last9=Jang | first9=Myung-Gil | volume=4182 | pages=581–587 | isbn=978-3-540-45780-0 }}</ref> In recent years, many projects have turned to [[crowdsourcing]], which is a promising solution to obtain high-quality aggregate human judgments for [[Supervised learning|supervised]] and semi-supervised machine learning approaches to NER.<ref>[http://www.jmir.org/2013/4/e73/ Web 2.0-based crowdsourcing for high-quality gold standard development in clinical Natural Language Processing]</ref> Another challenging task is devising models to deal with linguistically complex contexts such as Twitter and search queries.<ref>{{cite conference |last1=Eiselt |first1=Andreas |last2=Figueroa |first2=Alejandro |title=A Two-Step Named Entity Recognizer for Open-Domain Search Queries |conference=IJCNLP |year=2013 |pages=829–833 |url=https://www.researchgate.net/publication/264083508}}</ref>

There are some researchers who did some comparisons about the NER performances from different statistical models such as HMM ([[hidden Markov model]]), ME ([[Principle of maximum entropy|maximum entropy]]), and CRF ([[conditional random field]]s), and feature sets.<ref>Han, Li-Feng Aaron, Wong, Fai, Chao, Lidia Sam. (2013). Chinese Named Entity Recognition with Conditional Random Fields in the Light of Chinese Characteristics. Proceeding of International Conference of Language Processing and Intelligent Information Systems. M.A. Klopotek et al. (Eds.): IIS 2013, LNCS Vol. 7912, pp. 57–68 [https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-38634-3_8#page-1]</ref> And some researchers recently proposed graph-based semi-supervised learning model for language specific NER tasks.<ref>Han, Li-Feng Aaron, Wong, Zeng, Xiaodong, Derek Fai, Chao, Lidia Sam. (2015). Chinese Named Entity Recognition with Graph-based Semi-supervised Learning Model. In Proceedings of SIGHAN workshop in ACL-IJCNLP. 2015. [http://www.aclweb.org/anthology/W15-3103]</ref>

A recently emerging task of identifying "important expressions" in text and [[Entity linking|cross-linking them to Wikipedia]]<ref>[http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1321475 Linking Documents to Encyclopedic Knowledge.]</ref><ref>{{Cite web |url=http://www.cs.waikato.ac.nz/~ihw/papers/08-DNM-IHW-LearningToLinkWithWikipedia.pdf |title=Learning to link with Wikipedia. |access-date=2014-07-21 |archive-url=https://web.archive.org/web/20190125061325/https://www.cs.waikato.ac.nz/~ihw/papers/08-DNM-IHW-LearningToLinkWithWikipedia.pdf |archive-date=2019-01-25 |url-status=dead }}</ref><ref>[http://cogcomp.cs.illinois.edu/papers/RRDA11.pdf Local and Global Algorithms for Disambiguation to Wikipedia.]</ref> can be seen as an instance of extremely fine-grained named-entity recognition, where the types are the actual Wikipedia pages describing the (potentially ambiguous) concepts. Below is an example output of a Wikification system:
<syntaxhighlight lang="xml">
<ENTITY url="https://en.wikipedia.org/wiki/Michael_I._Jordan"> Michael Jordan </ENTITY> is a professor at <ENTITY url="https://en.wikipedia.org/wiki/University_of_California,_Berkeley"> Berkeley </ENTITY>
</syntaxhighlight>

Another field that has seen progress but remains challenging is the application of NER to [[Twitter]] and other microblogs, considered "noisy" due to non-standard orthography, shortness and informality of texts.<ref>Derczynski, Leon and [[Diana Maynard]], Giuseppe Rizzo, Marieke van Erp, Genevieve Gorrell, Raphael Troncy, Johann Petrak, and Kalian Botcheva (2014). “Analysis of named entity recognition and linking for tweets”. ''Information Processing and Management'' 51(2) : pages 32–49.</ref><ref>{{Cite journal |last1=Baldwin |first1=Timothy |last2=de Marneffe |first2=Marie Catherine |last3=Han |first3=Bo |last4=Kim |first4=Young-Bum |last5=Ritter |first5=Alan |last6=Xu |first6=Wei |date=July 2015 |title=Shared Tasks of the 2015 Workshop on Noisy User-generated Text: Twitter Lexical Normalization and Named Entity Recognition |url=https://aclanthology.org/W15-4319 |journal=Proceedings of the Workshop on Noisy User-generated Text |location=Beijing, China |publisher=Association for Computational Linguistics |pages=126–135 |doi=10.18653/v1/W15-4319|s2cid=14500933 |doi-access=free |hdl=2078.1/284718 |hdl-access=free }}</ref> NER challenges in English Tweets have been organized by research communities to compare performances of various approaches, such as [[Long short-term memory|bidirectional LSTMs]], Learning-to-Search, or CRFs.<ref>{{Cite web |title=COLING 2016 Workshop on Noisy User-generated Text (W-NUT) |url=https://noisy-text.github.io/2016/ |access-date=2022-08-13 |website=noisy-text.github.io}}</ref><ref>{{Cite journal |last1=Partalas |first1=Ioannis |last2=Lopez |first2=Cédric |last3=Derbas |first3=Nadia |last4=Kalitvianski |first4=Ruslan |date=December 2016 |title=Learning to Search for Recognizing Named Entities in Twitter |url=https://aclanthology.org/W16-3923 |journal=Proceedings of the 2nd Workshop on Noisy User-generated Text (WNUT) |location=Osaka, Japan |publisher=The COLING 2016 Organizing Committee |pages=171–177}}</ref><ref>{{Cite journal |last1=Limsopatham |first1=Nut |last2=Collier |first2=Nigel |date=December 2016 |title=Bidirectional LSTM for Named Entity Recognition in Twitter Messages |url=https://aclanthology.org/W16-3920 |journal=Proceedings of the 2nd Workshop on Noisy User-generated Text (WNUT) |location=Osaka, Japan |publisher=The COLING 2016 Organizing Committee |pages=145–152}}</ref>

== See also ==
*[[Controlled vocabulary]]
*[[Coreference#Coreference resolution|Coreference resolution]]
*[[Entity linking]] (aka named entity normalization, entity disambiguation)
*[[Information extraction]]
*[[Knowledge extraction]]
*[[Onomastics]]
*[[Record linkage]]
*[[Smart tag (Microsoft)]]

==References==
{{Reflist|30em}}

* {{cite book |last1=Jurafsky |first1=Daniel |title=Speech and Language Processing |last2=Martin |first2=James H. |date=2008 |publisher=Prentice Hall |isbn=978-0131873216 |edition=2nd |location=Upper Saddle River, N.J. |chapter=13.5 Partial Parsing}}
* {{cite book |last1=Jurafsky |first1=Daniel |title=Speech and Language Processing |last2=Martin |first2=James H. |date=2008 |publisher=Prentice Hall |isbn=978-0131873216 |edition=2nd |location=Upper Saddle River, N.J. |chapter=22.1. Named Entity Recognition}}
{{Natural Language Processing}}
{{Authority control}}

[[Category:Computational linguistics]]
[[Category:Tasks of natural language processing]]