Text Filtering through Multi-Pattern Matching: A Case Study of Wu–Manber–Uy on the Language of Uyghur
Notice bibliographique
Résumé
Given its generality in applications and its high time-efficiency on big data-sets, in recent years, the technique of text filtering through pattern matching has been attracting increasing attention from the field of information retrieval and Natural language Processing (NLP) research communities at large. That being the case, however, it has yet to be seen how this technique and its algorithms, (e.g., Wu–Manber, which is also considered in this paper) can be applied and adopted properly and effectively to Uyghur, a low-resource language that is mostly spoken by the ethnic Uyghur group with a population of more than eleven-million in Xinjiang, China. We observe that technically, the challenge is mainly caused by two factors: (1) Vowel weakening and (2) mismatching in semantics between affixes and stems. Accordingly, in this paper, we propose Wu–Manber–Uy, a variant of an improvement to Wu–Manber, dedicated particularly for working on the Uyghur language. Wu–Manber–Uy implements a stem deformation-based pattern expansion strategy, specifically for reducing the mismatching of patterns caused by vowel weakening and spelling errors. A two-way strategy that applies invigilation and control on the change of lexical meaning of stems during word-building is also used in Wu–Manber–Uy. Extra consideration with respect to Word2vec and the dictionary are incorporated into the system for processing Uyghur. The experimental results we have obtained consistently demonstrate the high performance of Wu–Manber–Uy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».