論文の概要: Dotless Representation of Arabic Text: Analysis and Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16104v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 16:16:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 14:44:51.733501
• Title: Dotless Representation of Arabic Text: Analysis and Modeling
• Title（参考訳）: アラビア語テキストのドットレス表現:分析とモデリング
• Authors: Maged S. Al-Shaibani, Irfan Ahmad
• Abstract要約: 本稿では,標準アラビア語テキスト表現の代替として,アラビア語テキストのドットレス表現を新たに提案する。 本稿では,ドットレス表現がトークン化粒度と語彙サイズの関係に与える影響について検討する。 標準アラビア文字表現を用いて開発された言語モデルに対して比較評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5867166995321356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel dotless representation of Arabic text as an alternative to the standard Arabic text representation. We delve into its implications through comprehensive analysis across five diverse corpora and four different tokenization techniques. We explore the impact of dotless representation on the relationships between tokenization granularity and vocabulary size and compare them with standard text representation. Moreover, we analyze the information density of dotless versus standard text using text entropy calculations. To delve deeper into the implications of the dotless representation, statistical and neural language models are constructed using the various text corpora and tokenization techniques. A comparative assessment is then made against language models developed using the standard Arabic text representation. This multifaceted analysis provides valuable insights into the potential advantages and challenges associated with the dotless representation. Last but not the least, utilizing parallel corpora, we draw comparisons between the text analysis of Arabic and English to gain further insights. Our findings shed light on the potential benefits of dotless representation for various NLP tasks, paving the way for further exploration for Arabic natural language processing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,標準アラビア語テキスト表現の代替として,アラビア語テキストのドットレス表現を提案する。 5つの多様なコーパスと4つの異なるトークン化テクニックにわたる包括的な分析を通じて、その意味を掘り下げる。 本稿では,ドットレス表現がトークン化粒度と語彙サイズの関係に与える影響を考察し,それらを標準的なテキスト表現と比較する。 さらに,テキストエントロピー計算を用いてドットレスと標準テキストの情報密度を解析した。 ドットレス表現の意味を深く掘り下げるために、様々なテキストコーパスとトークン化技術を用いて統計的およびニューラル言語モデルを構築している。 次に、標準アラビア語のテキスト表現を用いて開発された言語モデルとの比較評価を行う。 この多面分析は、ドットレス表現に関連する潜在的な利点と課題に対する貴重な洞察を提供する。 最後に、並列コーパスを利用して、アラビア語と英語のテキスト分析の比較を行い、さらなる洞察を得る。 我々の発見は、様々なNLPタスクにおけるドットレス表現の潜在的な利点に光を当て、アラビア語の自然言語処理をさらに探求する道を開いた。

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