文件名称：基于神经计算的阿拉伯语词性标注器：一项综述研究-研究论文
文件大小：1.09MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-30 00:52:28
Machine Learning Natural
本文旨在探索使用神经计算实现阿拉伯语词性标注器 (POS)。 阿拉伯语是世界上最重要的语言之一。 超过 4.22 亿人使用阿拉伯语作为主要的写作和口语媒介。 词性是大多数自然语言处理的关键阶段。 许多因素会影响 POS 的性能，包括语言类型、语料库大小、标签集、计算模型。 人工神经网络 (ANN) 是模拟人类行为以学习、测试和概括解决方案的现代范式。 它将非线性函数映射到一个简单的线性模型中。 几位研究人员使用 ANN 实现了 POS。 这项工作证明了使用 ANN 在利用 POS 方面取得了很好的效果。 性能基于准确率，大多数提出的模型都获得了 90% 到 99% 的高精度。 此外，使用神经模型需要较少数量的标签集来训练和测试模型。 大多数 NLP 应用程序需要准确和快速的 POS，这是神经模型提供的。