[论文解读] Rule Based Stemmer in Urdu

Vaishali Gupta, Nisheeth Joshi+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 2, 2013

Natural Language Processing Techniques参考文献 7被引用 13

一句话总结

本文提出了一种基于规则的乌尔都语词干提取器，该语言具有复杂的词形变化，源自阿拉伯语、波斯语和梵语。通过手工设计的词形规则去除前缀和后缀，该系统在信息检索和自然语言处理应用中，经专家评估验证，实现了高精度的词干提取。

ABSTRACT

Urdu is a combination of several languages like Arabic, Hindi, English, Turkish, Sanskrit etc. It has a complex and rich morphology. This is the reason why not much work has been done in Urdu language processing. Stemming is used to convert a word into its respective root form. In stemming, we separate the suffix and prefix from the word. It is useful in search engines, natural language processing and word processing, spell checkers, word parsing, word frequency and count studies. This paper presents a rule based stemmer for Urdu. The stemmer that we have discussed here is used in information retrieval. We have also evaluated our results by verifying it with a human expert.

研究动机与目标

• 为解决由于乌尔都语复杂的词形变化导致的鲁棒性乌尔都语处理工具缺乏的问题。
• 设计一种基于规则的词干提取器，以准确地将乌尔都语单词还原为其词干形式。
• 通过实现一致的词形归一化，支持信息检索和自然语言处理任务。
• 通过与人工标注的黄金标准对比，验证词干提取器的性能。

提出的方法

• 该词干提取器应用一组手工定义的词形规则，识别并从乌尔都语单词中去除前缀和后缀。
• 规则基于乌尔都语常见的词形构成模式，包括动词变位和名词屈折变化。
• 系统通过一系列规则应用处理单词，优先处理较长的词缀，以避免过度词干化。
• 该算法利用对乌尔都语词干系统和词缀模式的语言学知识，指导规则的应用。
• 该词干提取器实现为一种确定性、基于模式匹配的系统，不包含机器学习组件。
• 通过将输出与人工专家标注的词干形式进行对比，对性能进行评估。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于规则的方法在处理乌尔都语的词形复杂性方面有多有效？
• RQ2 在缺乏大规模标注语料库的情况下，手工规则能否在乌尔都语词干提取中实现高精度？
• RQ3 该词干提取器在多大程度上保持了语言正确性和词干保真度？
• RQ4 与人工标注的黄金标准相比，基于规则的词干提取器在词干提取方面表现如何？

主要发现

• 基于规则的词干提取器成功地利用语言模式和词形规则，将乌尔都语单词还原为其词干形式。
• 经专家验证，该系统在词干提取方面实现了高精度。
• 尽管缺乏大规模标注训练数据，该方法依然有效。
• 该词干提取器在处理乌尔都语中常见的屈折和派生词缀方面表现出稳健性。
• 结果证实，对于像乌尔都语这样词形丰富的语言，基于规则的方法依然具有可行性且准确。