I detta dokument presenteras en oövervakad inlärningsmetod för att bygga en icke-engelska (arabiska) stammer. Den härdande modellen är baserad på statistisk maskinöversättning och den använder en engelsk stammer och en liten (10K meningar) parallell corpus som sin enda träningsresurser. Ingen parallell text behövs efter utbildningsfasen. Enspråkig, oannoterad text kan användas för att ytterligare förbättra stammeren genom att göra det möjligt att anpassa sig till en önskad domän eller genre. Exempel och resultat kommer att ges för arabiska, men metoden är tillämplig på alla språk som behöver anbringa avlägsnande. Vår resurs-frugal metod resulterar i 87,5 % överenskommelse med en toppmodern, egenutvecklade arabiska stammer byggd med regler, fästlistor, och mänsklig kommenterad text, utöver en oövervakad komponent. Aktivitetsbaserad utvärdering med hjälp av arabisk informationshämtning indikerar en förbättring med 22-38 % i genomsnittlig precision jämfört med ostämplad text och 96 % av prestandan hos den egenutvecklade stamparen ovan.
REF använder ett system för statistisk maskinöversättning (SMT) för att bygga en arabisk stammer.
Unsupervised Learning Of Arabic Stemming Using A Parallel Corpus
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}