論文の概要: Comparison of Interactive Knowledge Base Spelling Correction Models for Low-Resource Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10472v1
• Date: Tue, 20 Oct 2020 17:31:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 06:54:07.006482
• Title: Comparison of Interactive Knowledge Base Spelling Correction Models for Low-Resource Languages
• Title（参考訳）: 低リソース言語における対話型知識ベース綴り補正モデルの比較
• Authors: Yiyuan Li, Antonios Anastasopoulos, Alan W Black
• Abstract要約: 低リソース言語に対する正規化の推進は、パターンの予測が難しいため、難しい作業である。 この研究は、ターゲット言語データに様々な量を持つニューラルモデルとキャラクタ言語モデルの比較を示す。 我々の利用シナリオは、ほぼゼロのトレーニング例によるインタラクティブな修正であり、より多くのデータが収集されるにつれてモデルを改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.90356787324481
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spelling normalization for low resource languages is a challenging task because the patterns are hard to predict and large corpora are usually required to collect enough examples. This work shows a comparison of a neural model and character language models with varying amounts on target language data. Our usage scenario is interactive correction with nearly zero amounts of training examples, improving models as more data is collected, for example within a chat app. Such models are designed to be incrementally improved as feedback is given from users. In this work, we design a knowledge-base and prediction model embedded system for spelling correction in low-resource languages. Experimental results on multiple languages show that the model could become effective with a small amount of data. We perform experiments on both natural and synthetic data, as well as on data from two endangered languages (Ainu and Griko). Last, we built a prototype system that was used for a small case study on Hinglish, which further demonstrated the suitability of our approach in real world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 低リソース言語のための綴りの正規化は、パターンの予測が困難で、大量のコーパスが十分なサンプルを集める必要があるため、難しい作業である。 この研究は、ターゲット言語データに様々な量を持つニューラルモデルとキャラクタ言語モデルの比較を示す。 私たちの利用シナリオは、ほぼゼロのトレーニング例によるインタラクティブな修正であり、例えばチャットアプリ内では、より多くのデータが収集されるにつれてモデルが改善されます。 このようなモデルは、ユーザからのフィードバックによって徐々に改善されるように設計されている。 本研究では,低リソース言語における綴り補正のための知識ベースおよび予測モデル組込みシステムを設計する。 複数の言語での実験結果から,少量のデータでモデルの有効性が示された。 自然データと合成データの両方、および絶滅危惧言語(アイヌ語とグリコ語)のデータについて実験を行った。 最後に、Hinglishの小さなケーススタディに使用したプロトタイプシステムを構築し、実世界のシナリオにおける我々のアプローチの適合性をさらに実証した。

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