Diakritiseringsprocessen försöker återställa de korta vokalerna i arabisk skriven text; som vanligtvis utelämnas. Denna process är viktig för tillämpningar som Text-till-Speech (TTS). Medan diakritisering av modern standard arabiska (MSA) fortfarande innehar lejonandelen, forskning om dialektisk arabiska (DA) diakritisering är mycket begränsad. I detta dokument presenterar vi vårt bidrag och resultat på automatisk diakritisering av två underdialekter av Maghrebi arabiska, nämligen tunisiska och marockanska, med hjälp av en karaktärsnivå djup neurala nätverk arkitektur som staplar två bi-LSTM lager över ett CRF utdatalager. Modellen uppnår en felfrekvens på 2,7 % respektive 3,6 % för marockanska respektive tunisiska och kan implicit identifiera underkatalogen för indata.
Det finns inga standarddata för utvärdering, men nyligen rapporterade resultat för marockanska och tunisiska var en WER på 2,7 % respektive 3,6 % REF.
Diacritization of Maghrebi Arabic Sub-Dialects
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}