semitiska språk utgör ett problem för naturligt språk bearbetning eftersom de flesta av vokalerna utelämnas från skriftlig prosa, vilket resulterar i betydande tvetydighet på ordnivå. Men medan man läser text, kan infödda talare i allmänhet tala varje ord baserat på deras förtrogenhet med lexikonet och sammanhanget till ordet. Metoder för vokalrenovering i tidigare arbeten med morfologisk analys koncentrerade sig på ett enda språk och förlitade sig på en tolkad corpus som är svår att skapa för många semitiska språk. Vi visar att Hidden Markov Modeller är ett användbart verktyg för uppgiften att vokal restaurering i semitiska språk. Vår teknik är enkel att genomföra, kräver inte någon språkspecifik kunskap för att inbäddas i modellen och generaliserar väl till både hebreiska och arabiska. Genom att använda en allmänt tillgänglig version av Bibeln och Koranen som korpora uppnår vi en framgång på 86% för att återställa det exakta vokalmönstret på arabiska och 81% på hebreiska. För hebreiska rapporterar vi också om 87 procents framgång för att återställa det korrekta fonetiska värdet av orden.
Gal REF använder en bigram Hidden Markov Modell för att diacritizing Qur'an och uppnår en ordfelsfrekvens (WER) av 14%.
An HMM Approach To Vowel Restoration In Arabic And Hebrew
{'venue': 'Workshop On Computational Approaches To Semitic Languages', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}