Tidigare arbete med problemet med Arabisk Dialect Identifikation typiskt målinriktad grov-kornig fem dialekt klasser plus Standard Arabisk (6-vägs klassificering). Detta dokument presenterar de första resultaten på en finkornig dialekt klassificering uppgift som omfattar 25 specifika städer från hela arabvärlden, förutom Standard Arabiska - en mycket utmanande uppgift. Vi bygger flera klassificeringssystem och utforskar ett stort utrymme av funktioner. Våra resultat visar att vi kan identifiera den exakta staden för en talare med en noggrannhet på 67,9 % för meningar med en genomsnittlig längd på 7 ord (en minskning med 9 % av det relativa felet jämfört med den senaste tekniken för identifikation av arabiska dialekter) och nå mer än 90 % när vi överväger 16 ord. Vi rapporterar också om ytterligare insikter från en dataanalys av likheter och skillnader mellan arabiska dialekter.
Författarna till REF behandlade finkornig dialektidentifiering.
Fine-Grained Arabic Dialect Identification
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}