Deep Learning Applied on Arabic language for punctuation marks prediction

Abdelkarim Aboutaib; Imad Zeroual; Ahmad EL Allaoui

doi:10.56294/sctconf2023472

Original

Published: 2023-10-10

DOI: https://doi.org/10.56294/sctconf2023472

Deep Learning aplicado al árabe para la predicción de signos de puntuación

Resumen

En ausencia de signos de puntuación explícitos, la naturaleza semántica y contextual de la lengua árabe plantea un reto único, que hace necesaria la reintroducción de los signos de puntuación para dilucidar la estructura y el significado de las frases. Investigamos el impacto de la longitud de la frase en la predicción de la puntuación en el contexto del procesamiento de la lengua árabe. Aprovechando las redes neuronales profundas (DNN), en concreto los modelos bidireccionales de memoria larga a corto plazo (Bi-LSTM). Nuestro estudio va más allá de la restauración, con el objetivo de predecir con precisión los signos de puntuación en texto no procesado. La investigación se centra en cinco signos de puntuación principales (.?,: y !), lo que contribuye a una comprensión más completa de la predicción de diversos signos de puntuación en textos árabes, y hemos logrado un 85 % de precisión. Esta investigación no sólo avanza en nuestra comprensión del procesamiento de la lengua árabe, sino que también sirve como una exploración más amplia de la relación entre la longitud de la frase y la predicción de la puntuación.

Keywords:

Aprendizaje profundo,

Bi-LSTM,

PNL,

Atención,

Cómo citar

Aboutaib A, Zeroual I, EL Allaoui A. Deep Learning aplicado al árabe para la predicción de signos de puntuación. Salud, Ciencia y Tecnología - Serie de Conferencias [Internet]. 10 de octubre de 2023 [citado 5 de julio de 2024];2:472. Disponible en: https://conferencias.saludcyt.ar/index.php/sctconf/article/view/472

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