論文の概要: Automatic Dialect Adaptation in Finnish and its Effect on Perceived Creativity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02685v1
• Date: Sun, 6 Sep 2020 09:28:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 08:22:01.383857
• Title: Automatic Dialect Adaptation in Finnish and its Effect on Perceived Creativity
• Title（参考訳）: フィンランドにおける自動方言適応と知覚的創造性への影響
• Authors: Mika H\"am\"al\"ainen, Niko Partanen, Khalid Alnajjar, Jack Rueter and Thierry Poibeau
• Abstract要約: 我々は、方言適応がコンピュータ生成詩の創造性に対する影響について研究する。 方言が標準フィンランド語から逸脱するほど、人々は既存の評価基準を提示する傾向にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.231167375820083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a novel approach for adapting text written in standard Finnish to different dialects. We experiment with character level NMT models both by using a multi-dialectal and transfer learning approaches. The models are tested with over 20 different dialects. The results seem to favor transfer learning, although not strongly over the multi-dialectal approach. We study the influence dialectal adaptation has on perceived creativity of computer generated poetry. Our results suggest that the more the dialect deviates from the standard Finnish, the lower scores people tend to give on an existing evaluation metric. However, on a word association test, people associate creativity and originality more with dialect and fluency more with standard Finnish.
• Abstract（参考訳）: 標準フィンランド語で書かれたテキストを異なる方言に適応させる新しいアプローチを提案する。 文字レベルのNMTモデルについて,マルチディレクタとトランスファーの学習手法を用いて実験を行った。 モデルは20以上の異なる方言でテストされる。 結果は転校学習を好んでいるように思われるが,マルチダイアレクタアプローチには強く影響しない。 言語適応がコンピュータ生成詩の創造性に与える影響について検討した。 以上の結果から,方言が標準フィンランド語から逸脱するほど,既存の評価基準よりも低いスコアが与えられる傾向が示唆された。 しかし、単語アソシエーションテストでは、クリエイティビティとオリジニティをより方言と、標準フィンランド語よりもフルエンシーと結びつける。

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