الهوية واللغة القياسية الهوية هي مهام حاسمة للعديد من تطبيقات معالجة اللغة العربية.في هذه الورقة، نقدم نظامنا القائم على التعلم العميق، المقدم إلى المهمة المشتركة الثانية من النادي الثاني لتحديد المستوى القطري على مستوى المحافظة على اللغة العربية الم
عيارية الحديثة (MSA) واللهولية العربية (DA).يعتمد النظام على نموذج تعليمي عميق متعدد الإنهائي (MTL) لمعالجة كلا من الرتبة البلد والمستوى من المستوى MSA / DA.يتكون نموذج MTL الأخير من محولات تمثيل ترميز ترميز مشترك (بيرت)، طبقات اهتمام خاصتين بمهام العمل، واثنين من المصنفين.تتمثل فكرتنا الرئيسية في الاستفادة من كل من التمييز على المهمة والميزات المشتركة بين المهام للبلد والمقاطعة MSA / DA الهوية.تظهر النتائج التي تم الحصول عليها أن نموذج MTL يتفوق على نماذج مهمة واحدة في معظم المهام الفرعية.
يحقق هذا العمل في قيمة زيادة الشبكات العصبية المتكررة مع هندسة ميزة لهندسة الطلب العربي الثاني (NADI) 1.2: تحديد المستوى القطري.نقارن أداء LSTM على مستوى الكلمات البسيطة باستخدام Artrained Abbeddings مع واحدة معززة باستخدام ميزة الميزات للميزات اللغو
ية المهندسة.تظهر نتائجنا أن إضافة ميزات صريحة إلى LSTM ضارية للأداء.نحن نعزو هذا فقدان الأداء على التبريد في بعض العناصر اللغوية في بعض النصوص، وكلية المواضيع، والتنقل المشارك.
