Många tillämpningar av naturligt språk (NLP) kräver beräkning av likheter mellan par av syntaktiska eller semantiska träd. Många forskare har använt trädredigeringsavstånd för denna uppgift, men denna teknik lider av nackdelen att den endast behandlar enstaka nodoperationer. Vi har utökat standardträdet redigera avstånd algoritm för att hantera subtree transformation verksamhet samt enskilda noder. Den utökade algoritmen med underträdsoperationer, TED+ST, är mer effektiv och flexibel än standardalgoritmen, särskilt för tillämpningar som uppmärksammar relationer mellan noder (t.ex. I språkliga träd bör det vara billigare att ta bort ett modifierande delträd än summan av att ta bort dess komponenter individuellt. Vi beskriver användningen av TED+ST för kontroll mellan två arabiska textsnuttar. De preliminära resultaten av att använda TED+ST var uppmuntrande jämfört med två strängbaserade metoder och med standardalgoritmen.
Senare arbete föreslog användningen av förlängd trädredigering avstånd med delträd resulterar i en mer flexibel matchande algoritm för att identifiera TE på arabiska REF.
Natural Language Inference for Arabic Using Extended Tree Edit Distance with Subtrees
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 48, pages 1-22, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}