Dec, 2019

AraNet：用于阿拉伯社交媒体的深度学习工具包

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TL;DR本研究介绍了 AraNet，它是一个基于深度学习框架的阿拉伯语社交媒体处理工具。 AraNet 可以预测年龄、方言、性别、情感、讽刺和情绪等方面，具有出色的性能和广泛的学术价值。
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发现论文，激发创造
  • AraBERT：基于 Transformer 的阿拉伯语语言理解模型

    使用语言特定的 BERT 模型预训练，构建了 AraBERT 模型，以在阿拉伯语 NLP 任务方面实现最先进的表现。

    Feb, 2020

  • AraLegal-BERT：针对阿拉伯语法律文本的预训练语言模型

    本文介紹了 AraLegal-BERT 模型，評估其對於阿拉伯法律文件的表現。結果證明該模型在自然語言理解 (NLU) 任務上比一般的 BERT 及原始版本表現更為準確。

    Oct, 2022

  • AraPoemBERT：用于阿拉伯诗歌分析的预训练语言模型

    介绍了 AraPoemBERT，这是一个在阿拉伯诗歌文本上进行预训练的阿拉伯语言模型，通过在多个与阿拉伯诗歌相关的 NLP 任务上展示其有效性，该模型在大多数下游任务中表现出色，取得了最新成果的结果。

    Mar, 2024

  • 基于 Transformer 的 ANER：阿拉伯语和阿拉伯文转写命名实体识别

    自然语言处理中的命名实体识别（NER）是一项主要任务之一，本文介绍了一个基于 BERT 模型的用于阿拉伯语和 Arabizi 语言的网页命名实体识别器。该模型可以识别 50 个不同的实体类别，并在多个数据集上取得了高准确率，系统部署在用户友好的网页界面上供用户使用，并具备了使用 CAMeL Tools 模型的能力。

    Aug, 2023

  • AraBART：用于抽象化摘要的预训练阿拉伯语序列到序列模型

    本文介绍了 AraBART，这是第一个使用 BART 预训练技术进行端到端预训练的阿拉伯语模型，通过在多个抽象摘要数据集上的测试，显示 AraBART 在摘要生成方面具有较好的性能，超过了类似的基线模型。

    Mar, 2022

  • 利用变压器模型和语言学知识预训练技术提升阿拉伯语自然语言推断能力

    本文主要研究阿拉伯语文本数据的分类，特别关注自然语言推理和矛盾检测。通过创建专用数据集并利用语言学上知识进行预训练，发现了具有竞争力的阿拉伯语特定模型（AraBERT），并成功应用于大规模任务评估及多任务预训练的首个阿拉伯语背景应用。

    Jul, 2023

  • ArAIEval 共享任务：阿拉伯语文本中的说服技巧和虚假信息检测

    介绍了 ArAIEval 共享任务的概述，该任务主要包括通过检测推文和新闻文章中的说服技巧来识别说服技巧，并通过推文中的二进制和多类别设置来检测虚假信息。

    Nov, 2023

  • ARBERT 和 MARBERT: 面向阿拉伯语的深度双向转换器

    本文提出了两个基于深度双向变压器的模型 ARBERT 和 MARBERT，并引入了一个针对多语言阿拉伯语理解评估的基准 ARLUE。在 42 个数据集上进行了一系列基准实验，结果表明将这两种模型细化后在大多数任务上取得了最先进的结果并提供了公共可用的模型。

    Dec, 2020

  • 阿拉伯命名实体识别综述：历史、最新进展和未来趋势

    本文全面回顾了阿拉伯语命名实体识别技术的发展，特别是深度学习和预训练语言模型的最新进展，介绍了传统阿拉伯语 NER 系统和最新发展的深度学习方法，并指出了与其他语言 NER 技术的差距，为阿拉伯语 NER 未来的发展方向提供了参考。

    Feb, 2023

  • 神经网络阿拉伯文加点：最新进展和机器翻译的新方法

    本文提出了几种用于阿拉伯文本自动标点的深度学习模型。模型既采用前馈神经网络也采用循环神经网络，包括诸如 100 热编码，嵌入式等多种增强技术。结果表明，与其他需要语言相关的后处理步骤的模型相比，我们的模型要么更好，要么与之相当。此外，我们还提出通过标点符号的使用，改善自然语言处理任务，如机器翻译。

    Nov, 2019