本文介绍了 Masader Plus，这是一个供用户和研究人员浏览和查阅 Masader 网页界面。它使用数据探索，过滤和简单的 API，以便让用户从后端检查数据集。

Aug, 2022

该研究致力于解决阿拉伯地区数据稀缺的问题，以鼓励开发真实地反映该地区语言和细微差异的阿拉伯语言模型。通过从 Common Crawl WET 文件中提取大量阿拉伯文本数据，经过严格的清洗和去重处理，形成了迄今为止最大的 1010 亿阿拉伯词汇数据集，这将对真实的阿拉伯语言模型的发展产生重要贡献。该研究不仅强调了创造语言和文化准确的阿拉伯语言模型的潜力，还为增强阿拉伯语言模型的真实性奠定了未来研究的先例。

Apr, 2024

该研究旨在量化语言资源之间的不平等性，并提出一些方法来改善低资源语言的数据收集，以促进未来的多语言数据发展。

Nov, 2022

本文提出在构建 NLP 模型时，需要关注文化和（社会）语言细微差别，特别是在数据集注释和文化语言方面的经验应该被纳入该过程中。提供了一个适用于多方言语言的负责数据集创建的示例。

Mar, 2022

本文主要研究了基于深度学习与多模态语料库的阿拉伯情感分析的数据集，通过使用最先进的 transformers 和特征提取工具来建立我们的阿拉伯多模态数据集，并使用 state-of-the-art 的 transformer-based model 验证我们的数据集，研究表明阿拉伯多模态情感分析非常有前途。

Jun, 2023

本文综合调查了关于阿拉伯语在线毒性语言的数据集，收集了 49 个可用的数据集及其相应的论文，并对其进行了全面分析，考虑了内容、注释过程和可重复使用性三个主要维度的 16 个标准。通过这一分析，我们发现了现有的差距，并对今后的研究工作提出了建议。

Dec, 2023

通过翻译英文推文到阿拉伯文的海湾、也门、伊拉克和黎凡特方言，我们构建了一个在线社交网络基础多方言阿拉伯文数据集，用以改善阿拉伯文多方言机器翻译系统的性能。

Sep, 2023

这项研究介绍了一个由超过 500GB 的阿拉伯语言清理文本构成的语料库，旨在提高大规模语言模型的跨领域知识和下游泛化能力。此外，该语料库还被用于大型阿拉伯语言模型的训练，在对典型的 NLP 任务进行微调时，与 mBERT 相比表现出 4.5% 至 8.5% 的显着提升，据我所知，这是目前所收集的最大、最清洁、最具多样性的阿拉伯语语料库。

Jan, 2022

介绍了如何利用预训练语言模型提升非英语医学文本处理的 NLP 任务效率和数据集命中率，并且用我们的方法在德语文本上训练了一个医学 NER 模型 GPTNERMED。

Aug, 2022

DODa 是一个旨在增强对摩洛哥方言 Darija 的自然语言处理能力的开源项目，拥有大约 100,000 个条目，是 Darija-English 翻译领域最大的协作项目，包含语义和语法分类、拼写变化、多种时态的动词变位以及成千上万个翻译的句子。该数据集反映了语言上的变体和偏好，包括使用拉丁字母和阿拉伯字母书写的条目，对于开发准确理解和生成 Darija 的应用程序至关重要，支持摩洛哥社区的语言需求，并可能扩展到邻近地区的类似方言。本文探讨了 DODa 的战略重要性、目前的成果以及未来的增强计划，旨在促进其在全球自然语言处理领域的使用和发展。

May, 2024