Trots dess robusta syntax, semantisk sammanhållning, och mindre tvetydighet, har lemmanivåanalys och generering ännu inte fokuserat i arabiska NLP-litteratur. I den aktuella forskningen föreslår vi den första icke-statistiska exakta arabiska lemmatizer algoritm som är lämplig för informationssökning (IR) system. Den föreslagna lemmatizern använder sig av olika arabiska språkkunskapsresurser för att generera exakt lemmaform och dess relevanta funktioner som stöder IR-syften. Som en POS tagger, de experimentella resultaten visar att den föreslagna algoritmen uppnår en maximal noggrannhet på 94,8%. För först sett dokument uppnås en noggrannhet på 89,15 %, jämfört med 76,7 % av den aktuella Stanford exakta arabiska modellen, för samma datauppsättning.
Tarek El-Shishtawy föreslog den första icke-statistiska arabiska lemmatizer algoritm REF.
An Accurate Arabic Root-Based Lemmatizer for Information Retrieval Purposes
{'venue': 'IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol. 9, Issue 1, No 3, January 2012 ISSN (Online): 1694-0814', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}