Lexical Ambiguity in Arabic Information Retrieval: The Case of Six Web-Based Search Engines
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, both research and industry have shown an increasing interest in developing reliable information retrieval (IR) systems that can effectively address the growing demands of users worldwide. In spite of the relative success of IR systems in addressing the needs of users and even adapting to their environments, many problems remain unresolved. One main problem is lexical ambiguity which has negative impacts on the performance and reliability of IR systems. To date, lexical ambiguity has been one of the most frequently reported problems in the Arabic IR systems despite the development of different word sense disambiguation (WSD) techniques. This is largely attributed to the limitations of such techniques in addressing the issue of linguistic peculiarities. Hence, this study addresses these limitations by exploring the reasons for lexical ambiguity in IR applications in Arabic as one step towards reliable and practical solutions. For this purpose, the performances of six search engines Google, Bing, Baidu, Yahoo, Yandex, and Ask are evaluated. Results indicate that lexical ambiguities in Arabic IR applications are mainly due to the unique morphological and orthographic system of the Arabic language, in addition to its diglossia and the multiple colloquial dialects where sometimes mutual intelligibility is not achieved. For better disambiguation and IR performances in Arabic, this study proposes that clustering models based on supervised machine learning theory should be trained to address the morphological diversity of Arabic and its unique orthographic system. Search engines should also be adapted to the geographic location of the users in order to address the issue of vernacular dialects of Arabic. They should also be trained to automatically identify the different dialects. Finally, search engines should consider all varieties of Arabic and be able to interpret the queries regardless of the particular language adopted by the user.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,042 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle