論文の概要: Current Trends and Approaches in Synonyms Extraction: Potential Adaptation to Arabic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10412v1
• Date: Fri, 20 May 2022 19:05:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-05 23:06:15.727324
• Title: Current Trends and Approaches in Synonyms Extraction: Potential Adaptation to Arabic
• Title（参考訳）: シンノニム抽出の最近の動向とアプローチ:アラビア語への潜在的適応
• Authors: Eman Naser-Karajah, Nabil Arman, Mustafa Jarrar
• Abstract要約: 本論文は,同義語の自動抽出に使用される様々なアプローチと傾向について調査する。 最初のアプローチは、翻訳グラフを使って同義語を見つけることである。 第二のアプローチは、(アラビア語-英語)、(英語-フランス語)、(アラビア語-フランス語)のような新しい遷移対を発見することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Extracting synonyms from dictionaries or corpora is gaining special attention as synonyms play an important role in improving NLP application performance. This paper presents a survey of the different approaches and trends used in automatically extracting the synonyms. These approaches can be divided into four main categories. The first approach is to find the Synonyms using a translation graph. The second approach is to discover new transition pairs such as (Arabic-English) (English-France) then (Arabic-France). The third approach is to construct new WordNets by exploring synonymy graphs, and the fourth approach is to find similar words from corpora using Deep Learning methods, such as word embeddings and recently BERT models. The paper also presents a comparative analysis between these approaches and highlights potential adaptation to generate synonyms automatically in the Arabic language as future work.
• Abstract（参考訳）: 辞書やコーパスから同義語を抽出することは、NLPアプリケーションの性能向上に重要な役割を果たすため、特に注目されている。 本稿では,同義語の自動抽出に使用される様々なアプローチと傾向について調査する。 これらのアプローチは4つの主要なカテゴリに分類できる。 最初のアプローチは、翻訳グラフを使って同義語を見つけることである。 第二のアプローチは、(アラビア語と英語)、(アラビア語とフランス語)のような新しい遷移ペアを見つけることである。 第3のアプローチは、同義グラフを探索して新しいWordNetを構築することであり、第4のアプローチは、単語埋め込みや最近のBERTモデルのようなディープラーニング手法を用いて、コーパスから類似した単語を見つけることである。 また、これらのアプローチの比較分析を行い、将来的な研究としてアラビア語でシノニムを自動生成する可能性を強調した。

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