May, 2023

一种用于阿拉伯语代词消解的序列到序列方法

TL;DR该论文提出了一种序列到序列的学习方法,探究了利用先进的自然语言处理(NLP)技术,特别是Bi-LSTM和BERT预训练语言模型,解决阿拉伯语代词消解问题的有效性。作者建议的方法在AnATAr数据集上进行了评估,并与包括传统机器学习模型和手工特征模型在内的数个基准模型进行了比较。实验结果表明,建议的模型在所有指标上都优于比较模型,包括KNN、逻辑回归和SVM。此外,作者还探究了多个对模型的修改对性能的影响,结果显示,这些修改显著提高了模型的性能,达到了81%的MRR和71% 的F1得分,同时还表现出更高的精确度,召回率和准确性。该发现表明,作者建议的模型是解决阿拉伯语代词消解问题的有效方法,也展示了利用先进的NLP神经模型的潜在优势。