Detta dokument beskriver våra system för utvärderingskampanjen VarDial 2018. Vi deltog i alla språkidentifieringsuppgifter, nämligen arabisk dialektidentifiering (ADI), tysk dialektidentifiering (GDI), diskriminering mellan nederländska och flamländska i undertexter (DFS) och indoariska språkidentifiering (ILI). I alla uppgifter använde vi bara textutskrifter (som inte använder ljudfunktioner för ADI). Vi skickade in system körs baserat på stöd vektor maskin klassificerare (SVMs) med väska av karaktär och ord n-gram som funktioner, och gated dubbelriktad återkommande neurala nätverk (RNNs) med hjälp av enheter av tecken och ord. Våra SVM-modeller överträffade våra RNN-modeller i alla uppgifter och fick första plats på DFS-uppgiften, tredje plats på ADI-uppgiften och andra plats på andra enligt den officiella rankingen. Förutom att beskriva de modeller vi använde i den delade uppgiften deltagande, presenterar vi en analys av n-gram funktioner som används av SVM modeller i varje uppgift, och även rapportera ytterligare resultat (som kördes efter den officiella tävlingsfristen) på GDI överraskning dialekt spår.
Heli-systemet överträffades dock med en marginal på nästan fem procentenheter på VarDial 2018 Diskriminering mellan nederländska och flamländska i Subtitles uppgift av ett SVM-baserat system som föreslagits av REF.
Tübingen-Oslo Team at the VarDial 2018 Evaluation Campaign: An Analysis of N-gram Features in Language Variety Identification.
{'venue': 'VarDial@COLING 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}