I detta dokument presenteras en modell för arabisk morfologisk disambigering baserad på Recurrent Neural Networks (RNN). Vi tränar cellen Long Short-Term Memory (LSTM) i flera konfigurationer och inbäddar nivåer för att modellera de olika morfologiska egenskaperna. Våra experiment visar att dessa modeller överträffar toppmoderna hjärtsystem utan uttrycklig användning av funktionsteknik. Men att lägga till inlärningsfunktioner från en morfologisk analysator för att modellera utrymmet för möjliga analyser ger ytterligare förbättring. Vi använder oss av de resulterande morfologiska modellerna för att poängsätta och rangordna analyserna av den morfologiska analysatorn för morfologisk disambigering. Resultaten visar en betydande ökning av noggrannheten i flera utvärderingsmått. Vårt system resulterar i 4,4% absolut ökning över state-of-the-art i fullständig morfologisk analys noggrannhet (30,6% relativ felreduktion) och 10,6% (31,5% relativ felreduktion) för out-of-vokabulary ord.
REF utvecklar en morfologisk disambigeringsmodell för att bestämma arabiska morfologiska egenskaper inklusive diakritisering.
Don't Throw Those Morphological Analyzers Away Just Yet: Neural Morphological Disambiguation for Arabic
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}