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Alignment Based Approach for Arabic Textual Entailment

机译：基于对准的阿拉伯语文本意外方法

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Recognizing Textual Entailment (RTE) is a task of Natural language processing (NLP) in which two text fragments denoted Text (T) and Hypothesis (H) are processed by a system to determine whether the meaning of H is entailed from T or not. This task is necessary for numerous natural language processing applications. Thus, several approaches have been proposed to deal with the RTE task, running from shallow approaches based on measuring lexical similarity to advanced approaches based on semantic interpretation and deep application of machine learning algorithms. In this paper, we present an approach to deal with Textual Entailment for Arabic language based on machine learning and text alignment modeled as an optimization problem. The aim of this work is to experiment how well state of the art Arabic NLP tools, resources and alignment technique work when applied to Arabic RTE. We report the performance of our system on an existing Arabic RTE dataset and we achieve encouraging results.
机译：识别文本意外（RTE）是自然语言处理的任务（NLP），其中由系统处理了两种文本（t）和假设（h）的文本片段，以确定h的含义是否涉及t.此任务对于许多自然语言处理应用程序是必要的。因此，已经提出了几种方法来处理RTE任务，从浅方法运行，基于基于语义解释和机器学习算法的深度应用的先进方法来从浅方法运行。在本文中，我们提出了一种基于机器学习和文本对齐作为优化问题的文本对齐来处理阿拉伯语语言的文本鉴定方法。这项工作的目的是在应用于阿拉伯RTE时，试验艺术阿拉伯语NLP工具，资源和对准技术工作的状态。我们在现有的阿拉伯RTE数据集上报告了我们的系统的表现，我们实现了令人鼓舞的结果。

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