論文の概要: The SIGMORPHON 2020 Shared Task on Unsupervised Morphological Paradigm Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13756v1
• Date: Thu, 28 May 2020 03:09:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-27 05:12:34.766941
• Title: The SIGMORPHON 2020 Shared Task on Unsupervised Morphological Paradigm Completion
• Title（参考訳）: sigmorphon 2020 の非教師なし形態的パラダイム完成に関するタスク
• Authors: Katharina Kann, Arya McCarthy, Garrett Nicolai, Mans Hulden
• Abstract要約: 本稿では, SIGMORPHON 2020共有課題における非教師なし形態素パラダイムの完成に関する知見について述べる。 参加者は、原文とレムマのリストを入力とし、すべての入力フォームを出力するシステムを提出するよう求められた。 ここでは、この共有タスクがトピックに関するさらなる研究の基礎となるよう分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.728844366333185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we describe the findings of the SIGMORPHON 2020 shared task on unsupervised morphological paradigm completion (SIGMORPHON 2020 Task 2), a novel task in the field of inflectional morphology. Participants were asked to submit systems which take raw text and a list of lemmas as input, and output all inflected forms, i.e., the entire morphological paradigm, of each lemma. In order to simulate a realistic use case, we first released data for 5 development languages. However, systems were officially evaluated on 9 surprise languages, which were only revealed a few days before the submission deadline. We provided a modular baseline system, which is a pipeline of 4 components. 3 teams submitted a total of 7 systems, but, surprisingly, none of the submitted systems was able to improve over the baseline on average over all 9 test languages. Only on 3 languages did a submitted system obtain the best results. This shows that unsupervised morphological paradigm completion is still largely unsolved. We present an analysis here, so that this shared task will ground further research on the topic.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, インフレクション形態学の新しい課題である非教師なし形態学パラダイム完了タスク(SIGMORPHON 2020 Task 2)について, SIGMORPHON 2020共有タスクの発見について述べる。 参加者は生のテキストと補題のリストを入力として入力し、各補題の形態的パラダイム全体を含む全ての帰納形式を出力するシステムを提出した。 現実的なユースケースをシミュレートするために、5つの開発言語のためのデータをリリースした。 しかし、システムは9つのサプライズ言語で公式に評価され、提出期限の数日前に公表された。 4つのコンポーネントからなるパイプラインであるモジュラーベースラインシステムを提供した。 3つのチームが合計7つのシステムを提出したが、驚いたことに、どのシステムもベースラインよりも平均して9つのテスト言語を改善できなかった。 3つの言語でのみ、提出されたシステムが最高の結果を得た。 これは、教師なし形態素パラダイムの完備化は、まだほとんど未解決であることを示している。 ここでは、この共有タスクがトピックに関するさらなる研究の基礎となるよう分析を行う。

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