Arabic Dialect Classification using RNNs, Transformers, and Large Language Models: A Comparative Analysis

📄 arXiv: 2506.19753v2 📥 PDF

作者: Omar A. Essameldin, Ali O. Elbeih, Wael H. Gomaa, Wael F. Elsersy

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-24 (更新: 2025-06-28)

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💡 一句话要点

提出基于RNN、Transformer和大语言模型的阿拉伯方言分类方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 阿拉伯方言 自然语言处理 深度学习 模型比较 语言模型 社交媒体监控 个性化服务

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的阿拉伯方言分类方法在准确性和适应性上存在不足，难以有效处理多样化的方言特征。
  2. 方法要点：本研究通过构建RNN、Transformer和大语言模型，结合提示工程，提出了一种新的方言分类方法。
  3. 实验或效果：实验结果显示，MARBERTv2模型在分类任务中取得了65%的准确率和64%的F1-score，表现优异。

📝 摘要（中文）

阿拉伯语是世界上最流行的语言之一，拥有丰富的方言，分布在22个国家。本研究针对QADI数据集中18种阿拉伯方言的分类问题，构建并测试了RNN模型、Transformer模型和通过提示工程的巨大语言模型（LLMs）。其中，MARBERTv2模型表现最佳，准确率达到65%，F1-score为64%。通过采用先进的预处理技术和最新的自然语言处理模型，本文识别了阿拉伯方言识别中的重要语言问题。研究结果支持个性化聊天机器人、社交媒体监控等应用，提高阿拉伯社区的可及性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决阿拉伯方言分类的具体问题，尤其是如何准确区分18种不同的阿拉伯方言。现有方法在处理方言多样性和复杂性时面临挑战，导致分类效果不佳。

核心思路：论文提出通过结合RNN、Transformer和大语言模型（LLMs）来增强方言分类的准确性。利用提示工程优化模型输入，使其更好地适应方言特征。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型构建和评估三个主要阶段。首先对QADI数据集进行清洗和标注，然后构建不同类型的模型，最后通过交叉验证评估模型性能。

关键创新：最重要的技术创新在于使用MARBERTv2模型，该模型在传统RNN和Transformer基础上进行了优化，能够更有效地捕捉阿拉伯方言的语言特征。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化分类效果，并对网络结构进行了调整，以适应阿拉伯语的语法和语义特征。

📊 实验亮点

实验结果显示，MARBERTv2模型在方言分类任务中取得了65%的准确率和64%的F1-score，相较于其他模型有显著提升。这一成果为阿拉伯方言的自动识别提供了新的思路和方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括个性化聊天机器人、社交媒体监控和语言学习工具等。通过准确识别用户的方言，能够提供更为贴近的服务，提升用户体验。此外，研究成果也有助于促进阿拉伯社区的语言交流与文化传播。

📄 摘要（原文）

The Arabic language is among the most popular languages in the world with a huge variety of dialects spoken in 22 countries. In this study, we address the problem of classifying 18 Arabic dialects of the QADI dataset of Arabic tweets. RNN models, Transformer models, and large language models (LLMs) via prompt engineering are created and tested. Among these, MARBERTv2 performed best with 65% accuracy and 64% F1-score. Through the use of state-of-the-art preprocessing techniques and the latest NLP models, this paper identifies the most significant linguistic issues in Arabic dialect identification. The results corroborate applications like personalized chatbots that respond in users' dialects, social media monitoring, and greater accessibility for Arabic communities.