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The automatic extraction of temporal information from written texts is a key component of questionanswering and summarization systems and its efficacy in those systems is very decisive if a temporalexpression (TE) is successfully extracted. In this paper, three different approaches for TE extraction inUyghur are developed and analyzed. A novel approach which uses lexical semantics as an additionalinformation is also presented to extend classical approaches which are mainly based on morphology andsyntax. We used a manually annotated news dataset labeled with TIMEX3 tags and generated three modelswith different feature combinations. The experimental results show that the best run achieved 0.87 forPrecision, 0.89 for Recall, and 0.88 for F1-Measure in Uyghur TE extraction. From the analysis of the results,we concluded that the application of semantic knowledge resolves ambiguity problem at shallower languageanalysis and significantly aids the development of more efficient Uyghur TE extraction system.

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