論文の概要: Is Machine Learning Speaking my Language? A Critical Look at the NLP-Pipeline Across 8 Human Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05872v1
• Date: Sat, 11 Jul 2020 22:56:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 12:57:44.890754
• Title: Is Machine Learning Speaking my Language? A Critical Look at the NLP-Pipeline Across 8 Human Languages
• Title（参考訳）: 機械学習は私の言語を話すのか? 8言語にわたるNLP-Pipelineの批判的考察
• Authors: Esma Wali, Yan Chen, Christopher Mahoney, Thomas Middleton, Marzieh Babaeianjelodar, Mariama Njie, Jeanna Neefe Matthews
• Abstract要約: 自然言語処理(NLP)は批判的意思決定システムにおいて重要な要素である。 今日、7000以上の人間の言語が話されており、典型的なNLPパイプラインは、そのほとんどが話者を過小評価している。 本稿は、典型的なNLPパイプラインと、言語が技術的にサポートされている場合でも、完全な参加を避けるために、重大な注意点が残っていることを批判する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5286795247155065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Natural Language Processing (NLP) is increasingly used as a key ingredient in critical decision-making systems such as resume parsers used in sorting a list of job candidates. NLP systems often ingest large corpora of human text, attempting to learn from past human behavior and decisions in order to produce systems that will make recommendations about our future world. Over 7000 human languages are being spoken today and the typical NLP pipeline underrepresents speakers of most of them while amplifying the voices of speakers of other languages. In this paper, a team including speakers of 8 languages - English, Chinese, Urdu, Farsi, Arabic, French, Spanish, and Wolof - takes a critical look at the typical NLP pipeline and how even when a language is technically supported, substantial caveats remain to prevent full participation. Despite huge and admirable investments in multilingual support in many tools and resources, we are still making NLP-guided decisions that systematically and dramatically underrepresent the voices of much of the world.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は、求職者のリストのソートに使用される履歴解析器などの重要な意思決定システムにおいて、ますます重要な要素となっている。 nlpシステムは、しばしば大量の人間のテキストを取り込み、過去の人間の行動や決定から学び、将来の世界についてのレコメンデーションを行うシステムを作ろうとする。 今日、7000以上の人間の言語が話されており、典型的なnlpパイプラインは、そのほとんどが話し手でありながら、他の言語の話者の声を増幅している。 本稿では,8言語(英語,中国語,ウルドゥー語,ファルシ語,アラビア語,フランス語,スペイン語,ウーロフ語)の話者を含むチームが,典型的なNLPパイプラインと,技術的にサポートされた言語であっても,完全な参加を防止するために重要な注意点が残っている。 多くのツールやリソースにおける多言語サポートへの多大な投資にもかかわらず、我々は今でも世界中の声を体系的かつ劇的に過小に表現するnlp誘導の決定をしています。

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