論文の概要: An Enhanced Corpus for Arabic Newspapers Comments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09965v1
• Date: Mon, 8 Feb 2021 10:15:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 00:34:32.806194
• Title: An Enhanced Corpus for Arabic Newspapers Comments
• Title（参考訳）: アラビア語新聞コメント用コーパスの強化
• Authors: Hichem Rahab, Abdelhafid Zitouni, Mahieddine Djoudi (TECHN\'E - EA 6316)
• Abstract要約: アルジェリアのアラビア語新聞のコメント専用のコーパスを作成するための拡張アプローチを提案する。 コーパスは、よく知られた3つのアルジェリアの新聞のウェブサイトからコメントを集めることで作成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose our enhanced approach to create a dedicated corpus for Algerian Arabic newspapers comments. The developed approach has to enhance an existing approach by the enrichment of the available corpus and the inclusion of the annotation step by following the Model Annotate Train Test Evaluate Revise (MATTER) approach. A corpus is created by collecting comments from web sites of three well know Algerian newspapers. Three classifiers, support vector machines, na{\"i}ve Bayes, and k-nearest neighbors, were used for classification of comments into positive and negative classes. To identify the influence of the stemming in the obtained results, the classification was tested with and without stemming. Obtained results show that stemming does not enhance considerably the classification due to the nature of Algerian comments tied to Algerian Arabic Dialect. The promising results constitute a motivation for us to improve our approach especially in dealing with non Arabic sentences, especially Dialectal and French ones.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アルジェリアのアラビア語新聞のコメント専用のコーパスを作成するための拡張アプローチを提案する。 開発したアプローチは、利用可能なコーパスの充実と、Model Annotate Train Test Evaluate Revise (MATTER)アプローチに従うことでアノテーションのステップを含めることで、既存のアプローチを強化する必要がある。 コーパスは、よく知られた3つのアルジェリアの新聞のウェブサイトからコメントを集めることで作成される。 3つの分類器、サポートベクトルマシン、na{\"i}ve Bayes、k-nearestの隣人は、コメントを正と負のクラスに分類するために使われた。 以上の結果から, ステミングによる影響を明らかにするために, ステミングの有無にかかわらず, 分類を検証した。 以上の結果から,アルジェリア方言に関連付けられたアルジェリア語のコメントの性質から,茎の分類が著しく向上しないことが示された。 有望な結果は、特に非アラビア語文、特に方言とフランス語文を扱う際に、我々のアプローチを改善する動機となっている。

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