Arabiska utgör en intressant utmaning för naturligt språk bearbetning, är en mycket böjd och agglutinerande språk. I detta dokument presenteras i synnerhet en fördjupad undersökning av detektering och erkännande av enheter (EDR) för arabiska. Vi börjar med att belysa varför segmentering är en nödvändig förutsättning för EDR, fortsätter med att presentera en finit-state statistisk segmenter, och sedan undersöka hur de resulterande segmenten kan bättre ingå i ett omnämnande detektionssystem och ett system för enhetsigenkänning; båda systemen är statistiska, bygga runt maximal entropi princip. Experiment på en tydligt angiven partition av ACE-uppgifterna från 2004 visar att stambaserade funktioner avsevärt kan förbättra EDT-systemets prestanda med två absoluta F-mätpunkter. Det system som presenteras här hade en konkurrenskraftig effekt i ACE-utvärderingen 2004.
Ref har antagit en statistisk metod för upptäckt och erkännande av en enhet (EDR).
The Impact Of Morphological Stemming On Arabic Mention Detection And Coreference Resolution
{'venue': 'Workshop On Computational Approaches To Semitic Languages', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}