Hittills finns det inga helt automatiserade system som tillgodoser samhällets behov av grundläggande språkbehandlingsverktyg för arabisk text. I detta papper presenterar vi en Support Vector Machine (SVM) baserad metod för att automatiskt tokenize (segmentera utanför klitiker), del-ofspeech (POS) tagg och kommentera basfraser (BPs) i arabisk text. Vi anpassar mycket noggranna verktyg som har utvecklats för engelsk text och tillämpar dem på arabisk text. Med hjälp av standard utvärderingsmått, rapporterar vi att SVM-TOK tokenizern uppnår en £ ¢ ¥ ¤ £  och poäng 99.12, SVM-POS tagger uppnår en noggrannhet på 95.49%, och SVM-BP biter ger en ¢ § ¤ £  på 92.08.
Följande verk exemplifierar detta tillvägagångssätt: REF använder en POS tagger för att gemensamt segmentera, POS-tagga, och bit bas-fraser för arabiska med SVMs.
Automatic Tagging Of Arabic Text: From Raw Text To Base Phrase Chunks
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics - Short Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}