Fugu-MT 論文翻訳(概要): Low-resource Languages: A Review of Past Work and Future Challenges

論文の概要: Low-resource Languages: A Review of Past Work and Future Challenges

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07264v1
Date: Fri, 12 Jun 2020 15:21:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-22 04:19:08.878706
Title: Low-resource Languages: A Review of Past Work and Future Challenges
Title（参考訳）: 低リソース言語: 過去の作業と今後の課題
Authors: Alexandre Magueresse, Vincent Carles, Evan Heetderks
Abstract要約: NLPの現在の問題は、教師付きデータやネイティブスピーカーの数、専門家数といった、有用なトレーニング属性が欠けている低リソース言語のマッサージと処理である。本稿は、この問題の解決に向けたこれまでの画期的な成果を簡潔に要約し、今後の研究の方向性の文脈における潜在的な改善について分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A current problem in NLP is massaging and processing low-resource languages which lack useful training attributes such as supervised data, number of native speakers or experts, etc. This review paper concisely summarizes previous groundbreaking achievements made towards resolving this problem, and analyzes potential improvements in the context of the overall future research direction.
Abstract（参考訳）: NLPの現在の問題は、教師付きデータやネイティブスピーカーの数、専門家数といった有用なトレーニング属性が欠けている低リソース言語のマッサージと処理である。本稿では,この問題の解決に向けたこれまでの画期的な成果を簡潔に要約し,今後の研究方向性の文脈における潜在的な改善について分析する。

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