Fugu-MT 論文翻訳(概要): Parsing Thai Social Data: A New Challenge for Thai NLP

論文の概要: Parsing Thai Social Data: A New Challenge for Thai NLP

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03069v1
Date: Fri, 6 Mar 2020 08:18:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-26 00:36:43.332480
Title: Parsing Thai Social Data: A New Challenge for Thai NLP
Title（参考訳）: タイのソーシャルデータを解析する: タイのnlpの新しい挑戦
Authors: Sattaya Singkul, Borirat Khampingyot, Nattasit Maharattamalai, Supawat Taerungruang and Tawunrat Chalothorn
Abstract要約: 依存構文解析(英: Dependency parsing、DP)は、構文構造と単語間の関係を解析するタスクである。本稿では,タイのソーシャルネットワークデータに適したDPモデルを探索し,同定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Dependency parsing (DP) is a task that analyzes text for syntactic structure and relationship between words. DP is widely used to improve natural language processing (NLP) applications in many languages such as English. Previous works on DP are generally applicable to formally written languages. However, they do not apply to informal languages such as the ones used in social networks. Therefore, DP has to be researched and explored with such social network data. In this paper, we explore and identify a DP model that is suitable for Thai social network data. After that, we will identify the appropriate linguistic unit as an input. The result showed that, the transition based model called, improve Elkared dependency parser outperform the others at UAS of 81.42%.
Abstract（参考訳）: 依存構文解析(英: Dependency parsing、DP)は、構文構造と単語間の関係を解析するタスクである。 DPは英語などの多くの言語における自然言語処理(NLP)アプリケーションの改善に広く利用されている。 DPに関する以前の研究は一般に公式な言語に適用される。しかし、ソーシャルネットワークで使われるような非公式な言語には適用されない。そのため、このようなソーシャルネットワークデータを用いてDPを研究・調査する必要がある。本稿では,タイのソーシャルネットワークデータに適したDPモデルを探索し,同定する。その後、適切な言語単位を入力として識別する。その結果、移行ベースモデルであるElkared依存性パーサは、UASが81.42%で他よりも優れていた。

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