論文の概要: Improvement of electronic Governance and mobile Governance in Multilingual Countries with Digital Etymology using Sanskrit Grammar

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00104v1
• Date: Tue, 31 Mar 2020 20:58:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 01:43:29.320450
• Title: Improvement of electronic Governance and mobile Governance in Multilingual Countries with Digital Etymology using Sanskrit Grammar
• Title（参考訳）: サンスクリット文法を用いた多言語国における電子ガバナンスとモバイルガバナンスの改善
• Authors: Arijit Das and Diganta Saha
• Abstract要約: 我々は,パニアン・グラマティカル・ルールを用いて,表面レベルや形態変化した単語から自動的に根抽出するシステムを訓練した。 語源はROOT形式を用いて単語を関連付けるために用いられる。 プログラムを拡張して、あらゆる言語の単語を文法化することに取り組んでいます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With huge improvement of digital connectivity (Wifi,3G,4G) and digital devices access to internet has reached in the remotest corners now a days. Rural people can easily access web or apps from PDAs, laptops, smartphones etc. This is an opportunity of the Government to reach to the citizen in large number, get their feedback, associate them in policy decision with e governance without deploying huge man, material or resourses. But the Government of multilingual countries face a lot of problem in successful implementation of Government to Citizen (G2C) and Citizen to Government (C2G) governance as the rural people tend and prefer to interact in their native languages. Presenting equal experience over web or app to different language group of speakers is a real challenge. In this research we have sorted out the problems faced by Indo Aryan speaking netizens which is in general also applicable to any language family groups or subgroups. Then we have tried to give probable solutions using Etymology. Etymology is used to correlate the words using their ROOT forms. In 5th century BC Panini wrote Astadhyayi where he depicted sutras or rules -- how a word is changed according to person,tense,gender,number etc. Later this book was followed in Western countries also to derive their grammar of comparatively new languages. We have trained our system for automatic root extraction from the surface level or morphed form of words using Panian Gramatical rules. We have tested our system over 10000 bengali Verbs and extracted the root form with 98% accuracy. We are now working to extend the program to successfully lemmatize any words of any language and correlate them by applying those rule sets in Artificial Neural Network.
• Abstract（参考訳）: デジタル接続(Wifi,3G,4G)の大幅な改善と、インターネットにアクセスするデジタルデバイスが、現在、最遠の角に到達している。 農村の人々は、PDA、ラップトップ、スマートフォンなどから簡単にWebやアプリにアクセスできます。 これは政府にとって、大量の市民にリーチし、彼らのフィードバックを得て、巨大な人材、物質、または反省を配置することなく、政策決定とeガバナンスに関連付ける機会である。 しかし、多言語国家の政府は、農村住民が母国語で対話する傾向にあるため、市民政府(G2C)と市民政府(C2G)の統治を成功させる上で、多くの問題に直面している。 Webやアプリ上で平等な体験を異なる言語グループに提示することは、真の課題です。 本研究では,Indo Aryan 話者が直面している問題を,言語族群やサブグループにも適用可能な問題として整理した。 そして、Etymologyを使って確率的解決策を与えようとした。 語源はROOT形式を用いて単語を関連付けるために用いられる。 紀元前5世紀、パニーニは「astadhyayi」を著し、経典や規則を描いている。 その後、西洋諸国でも比較的新しい言語の文法を導出するためにこの本が続いた。 我々は,パニアン・グラマティカル・ルールを用いて,表面レベルや形態変化した単語から自動的に根抽出するシステムを訓練した。 我々は10000個以上のベンガリバーブを試験し,98%の精度で根形態を抽出した。 我々は現在、プログラムを拡張して、任意の言語の単語を文法化し、それらのルールセットをニューラルネットワークに適用することでそれらを相関付けしています。

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