I detta dokument föreslår vi en hybrid som kallas enhetsigenkänning (NER) metod som tar fördelarna med regelbaserade och maskininlärningsbaserade metoder för att förbättra systemets övergripande prestanda och övervinna den kunskap som framkallar flaskhals och bristen på resurser för underutvecklade språk som kräver djupspråksbehandling, såsom arabiska. Komplexiteten i arabiska innebär särskilda utmaningar för forskare av arabiska NER, vilket är viktigt för både enspråkiga och flerspråkiga tillämpningar. Vi använde hybridmetoden för att utveckla ett arabiskt NER-system som kan känna igen 11 typer av arabiska namngivna enheter: Person, Plats, Organisation, Datum, Tid, Pris, Mätning, Procent, Telefonnummer, ISBN och Filnamn. Omfattande experiment utfördes med hjälp av beslutsträd, Support Vector Machines och logistiska regressionsklassificeringar för att utvärdera systemets prestanda. De empiriska resultaten visar att hybridmetoden överträffar både regelbaserade och ML-baserade metoder när de behandlas självständigt. Viktigare, vårt system överträffar state-of-the-art av arabiska NER i form av noggrannhet när det tillämpas på ANERcorp standard dataset, med F-åtgärder 0.94 för person, 0.90 för plats och 0,88 för organisation.
I REF ) presenteras en hybridstrategi som är inriktad på MSA och som ger de senaste resultaten.
A hybrid approach to Arabic named entity recognition
{'venue': 'J. Inf. Sci.', 'journal': 'J. Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}