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检索条件"主题词=Software and Systems Reuse and Reusability"

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详细简洁

排序：

Comparing Open Arabic Named Entity Recognition Tools 24

Comparing Open Arabic Named Entity Recognition Tools

引用

IEEE 24th International Conference on Information reuse and Integration for Data Science (IRI)

作者： Aldumaykhi, Abdullah Otai, Saad Alsudais, Abdulkareem Prince Sattam Bin Abdulaziz Univ Coll Comp Engn & Sci Al Kharj 11942 Saudi Arabia

ISBN: (纸本)9798350334586

The main objective of this paper is to compare and evaluate the performances of three open Arabic Named Entity Recognition (NER) tools: CAMeL, Hatmi, and Stanza. We collected a corpus consisting of 30 articles written in Modern Standard Arabic (MSA) and manually annotated all the entities of the person, organization, and location types at the article (document) level. Our results suggest a similarity between Stanza and Hatmi with the latter receiving the highest F1 score for the three entity types. However, CAMeL achieved the highest precision values for names of people and organizations. Following this, we implemented a "merge" method that combined the results from the three tools and a "vote" method that tagged named entities only when two of the three identified them as entities. Our results showed that merging achieved the highest overall F1 scores. Moreover, merging had the highest recall values while voting had the highest precision values for the three entity types. This indicates that merging is more suitable when recall is desired, while voting is optimal when precision is required. Finally, we collected a corpus of 21,635 articles related to COVID-19 and applied the merge and vote methods. Our analysis demonstrates the tradeoff between precision and recall for the two methods.

关键词： Natural Language Processing Named Entity Recognition Platforms and Tools software and systems reuse and reusability

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