論文の概要: Dialect Identification in Nuanced Arabic Tweets Using Farasa Segmentation and AraBERT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09749v2
• Date: Mon, 22 Feb 2021 06:51:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 11:41:00.958467
• Title: Dialect Identification in Nuanced Arabic Tweets Using Farasa Segmentation and AraBERT
• Title（参考訳）: Farasa Segmentation と AraBERT を用いたナンスアラビアつぶやきの方言識別
• Authors: Anshul Wadhawan
• Abstract要約: 本稿では,EACL WANLP-2021共有タスク1:Nuanced Arabic Dialect Identification (NADI)について述べる。 この課題は、現代の標準アラビア語や方言の形でアラビア語のつぶやきが発せられる場所(国・地域)を識別するシステムを開発することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents our approach to address the EACL WANLP-2021 Shared Task 1: Nuanced Arabic Dialect Identification (NADI). The task is aimed at developing a system that identifies the geographical location(country/province) from where an Arabic tweet in the form of modern standard Arabic or dialect comes from. We solve the task in two parts. The first part involves pre-processing the provided dataset by cleaning, adding and segmenting various parts of the text. This is followed by carrying out experiments with different versions of two Transformer based models, AraBERT and AraELECTRA. Our final approach achieved macro F1-scores of 0.216, 0.235, 0.054, and 0.043 in the four subtasks, and we were ranked second in MSA identification subtasks and fourth in DA identification subtasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,EACL WANLP-2021 Shared Task 1: Nuanced Arabic Dialect Identification (NADI) へのアプローチについて述べる。 この課題は、現代の標準アラビア語や方言の形でアラビア語のつぶやきが発せられる場所(国・地域)を識別するシステムを開発することを目的としている。 私たちはその仕事を2つの部分で解決する。 第1部は、テキストの様々な部分をクリーニング、追加、セグメンテーションすることにより、提供されたデータセットを前処理することを含む。 その後、2つのTransformerベースのモデルであるAraBERTとAraELECTRAの異なるバージョンで実験が行われた。 最終アプローチは4つのサブタスクにおいて0.216, 0.235, 0.054, 0.043のマクロF1スコアを獲得し, MSA識別サブタスクでは2位, DA識別サブタスクでは4位となった。

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