باستخدام بيرت لاختيار المصنفين في الماندرين

إن اختيار المصنف الأكثر ملاءمة في السياق اللغوي هو مشكلة معروفة في إنتاج الماندرين والعديد من اللغات الأخرى.تقترح هذه الورقة حل استنادا إلى بيرت، ويقارن هذا الحل إلى النماذج السابقة العصبية والقواعد السابقة، ويقال أن نموذج Bert ينفذ بشكل خاص بشكل جيد على تلك الحالات الصعبة التي يضيف فيها المصنف معلومات إلى النص.

Choosing the most suitable classifier in a linguistic context is a well-known problem in the production of Mandarin and many other languages. The present paper proposes a solution based on BERT, compares this solution to previous neural and rule-based models, and argues that the BERT model performs particularly well on those difficult cases where the classifier adds information to the text.