Modern Standard Arabiska (MSA) är det formella språket i de flesta arabiska länder. Arabiska Dialects (AD) eller dagliga språk skiljer sig från MSA, särskilt i sociala medier kommunikation. De flesta arabiska sociala medietexter har dock blandade former och många variationer, särskilt mellan MSA och AD. Syftet med detta dokument är att överbrygga klyftan mellan MSA och AD genom att tillhandahålla en ram för AD-klassificering med hjälp av probabilistiska modeller i datauppsättningar för sociala medier. Vi presenterar en uppsättning experiment med hjälp av karaktären n-gram Markov språkmodell och Naive Bayes klassificerare med detaljerad granskning av vilka modeller som fungerar bäst under olika förhållanden i sociala medier sammanhang. Experimentella resultat visar att Naive Bayes klassificering baserad på karaktär bi-gram modell kan identifiera 18 olika arabiska dialekter med en betydande total noggrannhet på 98%.
REF skiljde mellan arton 6 arabiska sorter med hjälp av probabilistiska modeller (tecken n-gram Markov språkmodell och Naive Bayes klassificerare) över sociala medier dataset.
Automatic Identification of Arabic Language Varieties and Dialects in Social Media
{'venue': 'SocialNLP@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}