推进阿拉伯语逆向词典系统：基于Transformer的方法与新型数据集构建

《ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing》：Advancing Arabic Reverse Dictionary Systems: A Transformer-Based Approach with Novel Dataset Construction

　　

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摘要

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本研究针对阿拉伯语自然语言处理领域的关键缺陷，开发了一种有效的阿拉伯语反向词典系统，该系统允许用户根据单词的描述或含义来查找单词。我们提出了一种基于变换器的新方法，采用具有逐层递减结构的半编码器神经网络架构，在阿拉伯语反向词典任务上取得了最先进的成果。我们的方法还包括构建全面的数据集流程，并为阿拉伯语词汇定义制定了正式的质量标准。通过多种预训练模型的实验表明，针对阿拉伯语定制的模型性能显著优于通用多语言嵌入模型，其中ARBERTv2的排名得分最高（0.0644）。此外，我们还对反向词典任务进行了形式化抽象，以加深理论理解，并开发了一个模块化、可扩展的Python库（RDTL），具备可配置的训练流程。通过对数据集质量的分析，我们得出了改进阿拉伯语定义构建的重要见解，从而制定了八项构建高质量反向词典资源的标准。这项工作为阿拉伯语计算语言学做出了重要贡献，同时为阿拉伯语的语言学习、学术写作及专业交流提供了有力工具。

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