論文の概要: Towards Terminology Management Automation for Arabic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19211v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 23:35:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:50:15.031511
• Title: Towards Terminology Management Automation for Arabic
• Title（参考訳）: アラビア語における用語管理の自動化に向けて
• Authors: Mahdi Nasser, Laura Sayyah, Fadi A. Zaraket,
• Abstract要約: 本稿ではアラビア語の用語管理を自動化するための方法と支援ツールを提案する。 このツールは、フィールド固有のテキストから、外国語のパラレルな用語マッチング用語のリストをアラビア語に抽出する。 これはアラビア語の学術書において、一貫した翻訳と用語の使用を改善するために用いられるため、重要な意味を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper presents a method and supporting tools for automation of terminology management for Arabic. The tools extract lists of parallel terminology matching terms in foreign languages to their Arabic counterparts from field specific texts. This has significant implications as it can be used to improve consistent translation and use of terms in specialized Arabic academic books, and provides automated aid for enhancing cross lingual text processing. This automation of terminology management aims to reduce processing time, and ensure use of consistent and correct terminology. The extraction takes advantage of naturally occurring term translations. It considers several candidate phrases of varying lengths that co-occur next to the foreign terms. Then it computes several similarity metrics, including lexicographic, phonetic, morphological, and semantic ones to decide the problem. We experiment with heuristic, machine learning, and ML with post processing approaches. This paper reports on a novel curated dataset for the task, an existing expert reviewed industry parallel corpora, and on the performance of the three approaches. The best approach achieved 94.9% precision and 92.4% recall.
• Abstract（参考訳）: 本稿ではアラビア語の用語管理を自動化するための方法と支援ツールを提案する。 このツールは、フィールド固有のテキストから、外国語のパラレルな用語マッチング用語のリストをアラビア語に抽出する。 これはアラビア語の学術書において、一貫した翻訳と用語の使用を改善するために使用することができ、言語間のテキスト処理を強化するための自動支援を提供するため、重要な意味を持つ。 この用語管理の自動化は、処理時間を短縮し、一貫性のある正しい用語の使用を保証することを目的としている。 この抽出は自然発生の項翻訳を利用する。 外国語の隣り合う様々な長さの候補句について考察する。 その後、語彙、音声学、形態学、意味論など、いくつかの類似度メトリクスを計算して問題を決定する。 我々は、ヒューリスティック、機械学習、MLをポスト処理アプローチで実験する。 本報告では,この課題に対する新たなキュレートされたデータセット,既存の専門家による並列コーパス,および3つのアプローチの性能について報告する。 最良のアプローチは94.9%の精度と92.4%のリコールを達成した。

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