論文の概要: Learning to Recognize Dialect Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12707v3
- Date: Thu, 6 May 2021 22:27:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-03 23:01:51.709688
- Title: Learning to Recognize Dialect Features
- Title（参考訳）: 方言の特徴を認識するための学習
- Authors: Dorottya Demszky, Devyani Sharma, Jonathan H. Clark, Vinodkumar
Prabhakaran, Jacob Eisenstein
- Abstract要約: 本稿では,方言の特徴検出の課題を紹介するとともに,2つのマルチタスク学習手法を提案する。
言語学者は通常、方言の特徴をどのように定義するかに基づいて、モデルを少数の最小のペアでトレーニングします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.277962038423123
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Building NLP systems that serve everyone requires accounting for dialect
differences. But dialects are not monolithic entities: rather, distinctions
between and within dialects are captured by the presence, absence, and
frequency of dozens of dialect features in speech and text, such as the
deletion of the copula in "He {} running". In this paper, we introduce the task
of dialect feature detection, and present two multitask learning approaches,
both based on pretrained transformers. For most dialects, large-scale annotated
corpora for these features are unavailable, making it difficult to train
recognizers. We train our models on a small number of minimal pairs, building
on how linguists typically define dialect features. Evaluation on a test set of
22 dialect features of Indian English demonstrates that these models learn to
recognize many features with high accuracy, and that a few minimal pairs can be
as effective for training as thousands of labeled examples. We also demonstrate
the downstream applicability of dialect feature detection both as a measure of
dialect density and as a dialect classifier.
- Abstract（参考訳）: 誰もが利用できるNLPシステムを構築するには、方言の違いを考慮する必要がある。
しかし、方言はモノリシックな実体ではなく、むしろ方言内の方言の区別は、"He {} run"におけるコプラの削除など、言語やテキストにおける数十の方言の特徴の存在、欠如、頻度によって捉えられる。
本稿では,方言の特徴検出の課題を紹介するとともに,事前学習型トランスフォーマーに基づく2つのマルチタスク学習手法を提案する。
ほとんどの方言では、これらの特徴に対する大規模な注釈付きコーパスは利用できないため、認識者の訓練が困難である。
言語学者は通常、方言の特徴をどのように定義するかに基づいて、モデルを少数の最小ペアでトレーニングします。
インド英語の22の方言特徴の試験セットの評価は、これらのモデルが多くの特徴を高い精度で認識し、少数の最小ペアが数千のラベル付き例と同じくらいの訓練に有効であることを示す。
また,方言特徴検出の下流適用性を,方言密度の尺度と方言分類器の尺度として示す。
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