Dotless Representation of Arabic Text: Analysis and Modeling

要約

この論文では、標準的な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新しいドットレス表現を紹介します。
私たちは、5 つの多様なコーパスと 4 つの異なるトークン化手法にわたる包括的な分析を通じて、その意味を掘り下げます。
トークン化の粒度と語彙サイズの関係に対するドットレス表現の影響を調査し、標準的なテキスト表現と比較します。
さらに、テキストエントロピー計算を使用して、ドットなしテキストと標準テキストの情報密度を分析します。
ドットレス表現の意味をより深く調べるために、さまざまなテキスト コーパスとトークン化技術を使用して統計的およびニューラル言語モデルが構築されます。
次に、標準的なアラビア語テキスト表現を使用して開発された言語モデルに対して比較評価が行われます。
この多面的な分析により、ドットレス表現に関連する潜在的な利点と課題について貴重な洞察が得られます。
最後になりましたが、パラレル コーパスを利用して、アラビア語と英語のテキスト分析を比較して、さらなる洞察を得ることができました。
私たちの調査結果は、さまざまな NLP タスクに対す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のさらなる探求への道を開きます。

要約(オリジナル)

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.

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