Att skilja mellan närbesläktade språksorter anses vara en utmanande och viktig uppgift. Detta dokument beskriver vår inlämning till DSL 2016 shared-task, som inkluderade två deluppgifter: en om diskriminering av liknande språk och en om identifiering av arabiska dialekter. Vi utvecklade ett nervnätverk för den här uppgiften. Med tanke på en sekvens av tecken, vår modell inbäddar varje tecken i vektorutrymme, kör sekvensen genom flera konvolutioner med olika filterbredder, och poolar de konvolutionella representationer för att få en dold vektor representation av texten som används för att förutsäga språket eller dialekten. Vi fokuserade främst på den arabiska dialekt identifiering uppgift och fick en F1-poäng på 0.4834, ranking 6: e av 18 deltagare. Vi analyserar också fel som gjorts av vårt system på arabiska data i någon detalj, och pekar på utmaningar en sådan strategi står inför. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Teamet mitsls REF utvecklade ett tecken-nivå CNN, vilket innebär att varje mening tecken var inbäddad i vektorutrymme.
A Character-level Convolutional Neural Network for Distinguishing Similar Languages and Dialects
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}