論文の概要: Towards Computational Linguistics in Minangkabau Language: Studies on Sentiment Analysis and Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09309v1
• Date: Sat, 19 Sep 2020 22:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 21:19:00.950036
• Title: Towards Computational Linguistics in Minangkabau Language: Studies on Sentiment Analysis and Machine Translation
• Title（参考訳）: ミナンカバウ語における計算言語学:感性分析と機械翻訳に関する研究
• Authors: Fajri Koto, Ikhwan Koto
• Abstract要約: 我々は、感情分析と、TwitterとWikipediaから収集、構築された機械翻訳の2つのMinangkabauコーパスをリリースする。 我々は,従来の機械学習とLSTMやTransformerといったシーケンス・ツー・シーケンスモデルを用いて,ミナンカバウ語で最初の計算言語学を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.381004207943597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although some linguists (Rusmali et al., 1985; Crouch, 2009) have fairly attempted to define the morphology and syntax of Minangkabau, information processing in this language is still absent due to the scarcity of the annotated resource. In this work, we release two Minangkabau corpora: sentiment analysis and machine translation that are harvested and constructed from Twitter and Wikipedia. We conduct the first computational linguistics in Minangkabau language employing classic machine learning and sequence-to-sequence models such as LSTM and Transformer. Our first experiments show that the classification performance over Minangkabau text significantly drops when tested with the model trained in Indonesian. Whereas, in the machine translation experiment, a simple word-to-word translation using a bilingual dictionary outperforms LSTM and Transformer model in terms of BLEU score.
• Abstract（参考訳）: 一部の言語学者(rusmali et al., 1985; crouch, 2009)はミナンカバウの形態と構文の定義をかなり試みているが、注釈付きリソースの不足のため、この言語における情報処理はまだ存在しない。 本研究では,TwitterとWikipediaから抽出・構築した感情分析と機械翻訳の2つのMinangkabauコーパスをリリースする。 我々は,従来の機械学習とLSTMやTransformerといったシーケンス・ツー・シーケンスモデルを用いて,ミナンカバウ語で最初の計算言語学を行う。 最初の実験では、インドネシアで訓練されたモデルを用いて、Minangkabauテキストの分類性能が著しく低下することを示した。 一方、機械翻訳実験では、バイリンガル辞書を用いた簡単な単語間翻訳がBLEUスコアでLSTMとTransformerモデルより優れている。

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