Oct, 2020

NADI 2020: 第一届 Nuanced 阿拉伯语方言识别共享任务

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TL;DR本文介绍首个 Nuanced Arabic Dialect Identification Shared Task (NADI)，包含两个子任务，即 Subtask 1 和 Subtask 2。共有 61 个团队参与，其中 Subtask 1 有 18 个团队的 47 个提交，Subtask 2 有 9 个团队的 9 个提交。该活动旨在以子国家水平针对自然出现的细粒度方言文本进行目标识别，数据源自于 Twitter 领域。
arabic dialect identificationnadisub-country leveltwitter domainshared task
发现论文，激发创造
  • NADI 2021：第二届阿拉伯语细分方言识别共享任务

    介绍了 NADI 2021 第二次 Nuanced 阿拉伯方言识别共享任务的研究结果，该任务包括四个子任务：国家级 Modern Standard Arabic (MSA) 识别、国家级方言识别、省份级 MSA 识别和省份级子方言识别，并介绍了数据集和参与者情况。

    Mar, 2021

  • NADI 2022：第三届阿拉伯语言方言细粒度识别任务

    本论文介绍了第三届 Nuanced Arabic Dialect Identification Shared Task（NADI 2022）的结果，该任务旨在推动阿拉伯语自然语言处理等领域的发展，其中涉及到阿拉伯方言的识别和情感分析，通过标准化语境提供多样化的数据集和建模机会，共有 41 个团队注册本次任务，实际参与的有 21 个团队（105 个有效提交），其中 19 个团队参与 Subtask 1，10 个团队参与 Subtask 2。最终，获胜的团队在 Subtask 1 上取得了 27.06 的 F1 得分，在 Subtask 2 上的 F1 得分为 75.16，反映出这两个子任务仍然具有挑战性，需要进行更多未来的工作。

    Oct, 2022

  • NADI 2023：第四届阿拉伯语细分方言识别共享任务

    第四届 Nuanced Arabic Dialect Identification 共享任务（NADI 2023）的研究结果是：通过提供新颖的数据集和定义有意义的子任务，NADI 旨在推动最先进的阿拉伯语自然语言处理研究，并在标准化条件下促进团队合作和比较不同方法。该研究目标包括方言识别和方言到 MSA 机器翻译，参与的团队中获胜者在这些子任务中表现出色。结果表明这些子任务仍然具有挑战性，有助于推动未来相关工作的进行。

    Oct, 2023

  • 2023 年 NADI 共享任务中的 Mavericks：使用基于 Transformer 的方法解开方言辨识中的区域细微差别

    该研究提出了对 “Nuanced Arabic Dialect Identification (NADI) Shared Task 2023” 的方法，着重介绍了处理与国家级方言识别相关的子任务 1 的方法。该研究利用使用涵盖 18 种方言的 Twitter 数据集（TWT-2023）进行多类别分类问题的研究，采用基于 transformer 的预训练模型进行国家级方言识别，并利用集成方法提高了系统的性能，在测试数据集中取得了 76.65 的 F1 得分（排名第 11 位）。

    Nov, 2023

  • 为国家级方言识别创建的多方言阿拉伯 BERT

    本文介绍了 Mawdoo3 AI 团队开发的预训练 BERT 模型的表现，以及该模型在 Nuanced Arabic Dialect Identification（NADI）共享任务的子任务 1 中获胜的过程和方法，并公开了 Multi-dialect-Arabic-BERT 模型的预训练语言模型组件，供其他研究人员使用。

    Jul, 2020

  • 基于 MARBERT 的阿拉伯方言标识改进：参加 NADI 2021 共享任务

    本研究用 MARBERT 建立了一个 ensemble 模型来对短 DA 和 MSA 阿拉伯口语进行地理起源的识别，并在 4 个子任务上展现了最新的研究成果，进一步提高了之前工作 F1 评分约 7.63%。

    Mar, 2021

  • USTHB 参加 NADI 2023 共享任务：探索阿拉伯方言识别的预处理和特征工程策略

    该研究针对阿拉伯方言识别的国家级方言识别这一子任务，对表面预处理、形态预处理、FastText 向量模型和 TF-IDF 特征的加权拼接等多个关键因素进行深入分析，使用线性支持向量分类（LSVC）模型进行分类，并取得了显著成果，F1 得分为 62.51%，接近于该子任务所提交其他系统的平均 F1 得分 72.91%。

    Dec, 2023

  • 野外阿拉伯方言识别

    用 QADI 建立了一个包含来自 18 个阿拉伯国家范围内不同方言的推特的数据集，并使用多个筛选器识别用户并准确识别方言，这个数据集可用于对不同阿拉伯国家范围内方言的鉴别研究。

    May, 2020

  • 阿拉伯方言识别审视：单标签分类的局限性

    Automatic Arabic Dialect Identification (ADI) 系统无法准确区分阿拉伯语的微方言，我们建议将 ADI 任务构建为多标签分类任务并提供设计新的 ADI 数据集的建议。

    Oct, 2023

  • ALDi：量化文本中阿拉伯方言程度

    此篇研究论文介绍了在阿拉伯语中的方言识别问题，并提出了一种新的方法 —— 阿拉伯语方言水平（ALDi），这是一个连续的语言变量。研究使用 AOC-ALDi 数据集进行分析，并通过案例研究展示了 ALDi 在揭示阿拉伯语使用者在不同情境中的语言风格选择方面的有用性。

    Oct, 2023