I tidningen presenteras arbetet med förbättrad klassificering av den egyptiska arabiska (ARZ) och den moderna arabiska standarden (MSA). Vårt tillvägagångssätt är baserat på binära funktionsfunktioner som kan implementeras med en minimal mängd uppgiftsspecifik kunskap. Vi tränar en funktionsrik linjär klassificering baserad på en linjär stöd-vektor maskin (lineär SVM) metod. Vårt bästa system uppnår en noggrannhet på 89,1 % på Arabiska Online Kommentar (AOC) datauppsättning (Zaidan och Callison-Burch, 2011) med hjälp av 10-faldig stratifierad korsvalidering: en 1,3 % absolut noggrannhet förbättring jämfört med de resultat som publiceras av (Zaidan och Callison-Burch, 2014). Vi utvärderar även klassificeringen på dialektdata från en ytterligare datakälla. Här finner vi att egenskaper som mäter informellheten i en mening faktiskt minskar klassificeringsnoggrannheten avsevärt.
På samma sätt använder REF en linjär SVM-klassificering för att märka AOC-datauppsättningen.
Improved Sentence-Level Arabic Dialect Classification
{'venue': 'VarDial@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}