Fugu-MT 論文翻訳(概要): Investigating an approach for low resource language dataset creation, curation and classification: Setswana and Sepedi

論文の概要: Investigating an approach for low resource language dataset creation, curation and classification: Setswana and Sepedi

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04986v1
Date: Tue, 18 Feb 2020 13:58:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-30 18:58:29.281156
Title: Investigating an approach for low resource language dataset creation, curation and classification: Setswana and Sepedi
Title（参考訳）: 低リソース言語データセット作成, キュレーション, 分類のためのアプローチの検討: Seswana と Sepedi
Authors: Vukosi Marivate, Tshephisho Sefara, Vongani Chabalala, Keamogetswe Makhaya, Tumisho Mokgonyane, Rethabile Mokoena, Abiodun Modupe
Abstract要約: SetswanaとSepediのニュースの見出しに焦点を当てたデータセットを作成します。ニューストピックの分類タスクも作成します。本稿では,低リソース言語に適したデータ拡張手法について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3801001093799115
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: The recent advances in Natural Language Processing have been a boon for well-represented languages in terms of available curated data and research resources. One of the challenges for low-resourced languages is clear guidelines on the collection, curation and preparation of datasets for different use-cases. In this work, we take on the task of creation of two datasets that are focused on news headlines (i.e short text) for Setswana and Sepedi and creation of a news topic classification task. We document our work and also present baselines for classification. We investigate an approach on data augmentation, better suited to low resource languages, to improve the performance of the classifiers
Abstract（参考訳）: 自然言語処理の最近の進歩は、利用可能なキュレートされたデータと研究資源の観点から、よく表現された言語にとって恩恵となった。低リソース言語の課題のひとつは、さまざまなユースケースのためのデータセットの収集、キュレーション、準備に関する明確なガイドラインである。本研究では,setwanaとsepediのニュース見出し(短文)に着目した2つのデータセットの作成と,ニューストピック分類タスクの作成を行う。作業の文書化や,分類のベースラインも行います。我々は,低リソース言語に適したデータ拡張手法について検討し,分類器の性能向上を図る。

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