아랍어 자연어 처리(NLP): 도전 과제, 기술 및 새로운 트렌드에 대한 포괄적 검토

아랍어 자연어 처리(NLP)는 아랍 세계의 디지털 전환에 따라 자동화된 텍스트 및 아랍어 기반 지능형 시스템에 대한 수요 증가로 인해 최근 몇 년 동안 상당한 주목을 받고 있습니다. 그러나 아랍어의 풍부한 형태론, 다양한 방언 및 복잡한 구문과 같은 독특한 언어적 특성은 NLP 연구자들에게 상당한 도전 과제를 제기합니다. 본 논문은 형태론적 복잡성, 발음 구별 및 정서 문제, 모호성, 데이터 세트 한계와 같은 아랍어 NLP의 주요 언어적 도전 과제를 포괄적으로 검토합니다. 또한, 토큰화 및 정규화, 개체명 인식, 품사 태깅, 감정 분석, 텍스트 분류, 요약, 질문 응답 및 기계 번역에 사용되는 주요 계산 기술을 조사합니다. 나아가, 대형 언어 모델의 급속한 발전과 그것이 아랍어 NLP에 미치는 변혁적 영향에 대해서도 논의합니다.