Architecture de transformateur pour la modélisation de la langue arabe.

Abstract

"اللغة العربية هي لغة غنية شكليًا مع موارد قليلة نسبيًا وبنية أقل استكشافًا مقارنةً باللغة الإنجليزية. وبسبب هذه القيود ، مهام معالجة اللغة العربية الطبيعية (NAL). في الآونة الأخيرة ، النماذج القائمة على اللغة مثل AraBERT و BERT لديها أثبتت فعاليتها في فهم اللغة ، بشرط أن يكونوا مدربين مسبقًا عليها مجموعة من البيانات. كانت هذه النماذج قادرة على وضع معايير جديدة والحصول عليها نتائج أفضل لمعظم مهام TAL. في عملنا لدينا تم تحليل المشاعر من خلال استخدام محول AraBERT.""L’arabe est une langue morphologiquement riche avec relativement peu de ressources et une structure moins explorée par rapport à l’anglais.En raison de ces limitations, les tâches de traitement de la langue arabe naturelle (TAL) . Récemment, les modèles basés sur le langage tels que AraBERT et BERT se sont avérés très efficaces pour comprendre le langage, à condition qu’ils soient pré-formés sur un ensemble de données. Ces modèles ont pu établir de nouvelles normes et obtenir de meilleurs résultats pour la plupart des tâches de la TAL. Dans notre travail nous avons analysé les sentiments par l’utilisation de transformateur AraBERT."