I den här artikeln presenterar vi den senaste versionen av vårt system för att identifiera språkkodsbyte i arabisk text. Systemet bygger på språkmodeller och ett verktyg för morfologisk analys och disambigering för arabiska för att identifiera klassen av varje ord i en viss mening. Vi utvärderar vårt systems prestanda på testdatauppsättningarna för den gemensamma uppgiften vid EMNLP:s workshop om beräkningsmetoder för kodbyte (Solorio et al., 2014). Systemet ger en genomsnittlig token-nivå F β=1 poäng på 93,6%, 77,7% och 80,1%, på den första, andra och överraskningsgenre test-uppsättningar, respektive en tweet-nivå F β=1 poäng på 4,4%, 36% och 27,7%, på samma test-uppsättningar.
AIDA REF ) använder en svagt övervakad regelbaserad metod som bygger på en språkmodell för att märka varje ord i den givna meningen.
AIDA: Identifying Code Switching in Informal Arabic Text
{'venue': 'CodeSwitch@EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}