Vi presenterar ASemiNER, en semiövervakad algoritm för att identifiera namngivna enheter (NE) i arabisk text. ASemiNER kräver inga kommenterade träningsdata, eller åskådare. Det kan också enkelt anpassas för att hantera mer än de tre standard NE-typerna (person, plats och organisation). Såvitt vi vet är vår algoritm den första studien som intensivt undersöker den halvövervakade mönsterbaserade inlärningsmetoden för Arabisk Namngiven Entity Recognition (NER). Vi beskriver ASemiNER och jämför dess prestanda med olika övervakade system. Vi utvärderar denna algoritm genom experiment för att extrahera de tre standard namngivna enhetstyperna. I slutändan överträffar vår algoritm enkla övervakade system och presterar också bra när vi utvärderar dess prestanda för att extrahera tre nya, specialiserade typer av NEs (Politiker, Sportspersons, och Artists).
Halvövervakad inlärning användes i REF för att utveckla ASemiNER, en semiövervakad algoritm för att identifiera namngivna enheter.
A Semi-supervised Learning Approach to Arabic Named Entity Recognition
{'venue': 'RANLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}