基于深度学习的阿拉伯语问句分类:特征融合与BERT性能优化

0 下载量 41 浏览量 更新于2025-01-16 收藏 1.2MB PDF 举报
本文主要探讨了"基于特征级融合的阿拉伯语问句分类:深度学习方法在自然语言处理中的应用"这一主题,针对阿拉伯语问答系统的语义理解能力进行了深入研究。研究者们在沙特国王大学学报上发表了一篇论文,重点关注了阿拉伯语问句的自动分类问题,这在构建高效阿拉伯语问答系统中具有重要意义。 论文的核心创新在于提出了一种结合了深度学习方法的句子Transformer表示技术,特别强调了处理词汇表外单词的能力。通过BERT模型,研究者们有效地提取了单词中的关键特征,以构建更精确的问题表示。此外,他们还探索了不同词嵌入方式的融合策略,比如AraBERT与Word2Vec的组合,以增强阿拉伯语问题分类的性能。 实验部分,研究人员使用了一个包含3173个阿拉伯语问题并标注了两类(阿拉伯语和LiRoth分类法)的数据集进行深入分析。通过五折交叉验证,结果显示,他们提出的模型在阿拉伯语问句分类任务中表现出色,特别是在阿拉伯语分类场景下,基于AraBERT的模型达到了94.20%的高精度。对于LiRoth分类法,采用AraBERT和W2V串联的模型在总体准确率上达到93.51%,这标志着他们在阿拉伯语问句分类领域的显著进步。 本文的贡献不仅在于提升了阿拉伯语问句的自动分类准确度,还展示了深度学习在阿拉伯语自然语言处理中的潜力,为阿拉伯语问答系统的开发提供了有力的技术支持。值得注意的是,该研究遵循了开放访问的CCBY-NC-ND许可证,促进了学术界的交流和共享。 这篇论文在阿拉伯语问句分类的研究中扮演了重要角色,推动了阿拉伯语自然语言处理技术的发展,并为未来在该领域的进一步研究和实际应用奠定了坚实基础。
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