論文の概要: Neurals Networks for Projecting Named Entities from English to Ewondo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13841v1
• Date: Sun, 29 Mar 2020 22:05:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 13:03:29.008129
• Title: Neurals Networks for Projecting Named Entities from English to Ewondo
• Title（参考訳）: 英語からewondoへの名前付きエンティティを投影するニューラルネットワーク
• Authors: Michael Franklin Mbouopda, Paulin Melatagia Yonta and Guy Stephane B. Fedim Lombo
• Abstract要約: 本稿では、リッチ言語から低リソース言語へ名前付きエンティティを投影するための新しい単語分布表現を提案する。 提案手法は良好な結果を得たが, 使用したニューラルネットワークのサイズが大きすぎた。 本稿では,より小さなニューラルネットワークを用いて,同じ結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.058868817939519
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Named entity recognition is an important task in natural language processing. It is very well studied for rich language, but still under explored for low-resource languages. The main reason is that the existing techniques required a lot of annotated data to reach good performance. Recently, a new distributional representation of words has been proposed to project named entities from a rich language to a low-resource one. This representation has been coupled to a neural network in order to project named entities from English to Ewondo, a Bantu language spoken in Cameroon. Although the proposed method reached appreciable results, the size of the used neural network was too large compared to the size of the dataset. Furthermore the impact of the model parameters has not been studied. In this paper, we show experimentally that the same results can be obtained using a smaller neural network. We also emphasize the parameters that are highly correlated to the network performance. This work is a step forward to build a reliable and robust network architecture for named entity projection in low resource languages.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識は自然言語処理において重要なタスクである。 リッチ言語では非常によく研究されているが、低リソース言語ではまだ研究中である。 主な理由は、既存の技術が優れたパフォーマンスを得るために多くの注釈付きデータを必要としたからである。 近年、リッチ言語から低リソース言語へ名前付きエンティティを投影する新しい単語分布表現が提案されている。 この表現は、英語からカメルーンで話されているバントゥー語Ewondoに名前の付いたエンティティを投影するためにニューラルネットワークに結合されている。 提案手法は評価可能な結果に到達したが,使用するニューラルネットワークのサイズはデータセットのサイズに比較して大きすぎることがわかった。 さらに、モデルパラメータの影響は研究されていない。 本稿では,より小さなニューラルネットワークを用いて同じ結果が得られることを実験的に示す。 また,ネットワーク性能と高い相関を持つパラメータについても強調する。 この作業は、低リソース言語で名前付きエンティティプロジェクションのための信頼性と堅牢なネットワークアーキテクチャを構築するための一歩です。

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