論文の概要: Experimental Evaluation of Deep Learning models for Marathi Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04899v2
• Date: Thu, 14 Jan 2021 13:08:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 08:07:42.395949
• Title: Experimental Evaluation of Deep Learning models for Marathi Text Classification
• Title（参考訳）: Marathiテキスト分類のためのディープラーニングモデルの実験的評価
• Authors: Atharva Kulkarni, Meet Mandhane, Manali Likhitkar, Gayatri Kshirsagar, Jayashree Jagdale, Raviraj Joshi
• Abstract要約: CNN, LSTM, ULMFiT, BERT ベースのモデルを, 2つの公開 Marathi テキスト分類データセットで評価する。 CNNとLSTMに基づく基本単層モデルとFastTextの埋め込みは、利用可能なデータセット上でBERTベースのモデルと同等に動作することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Marathi language is one of the prominent languages used in India. It is predominantly spoken by the people of Maharashtra. Over the past decade, the usage of language on online platforms has tremendously increased. However, research on Natural Language Processing (NLP) approaches for Marathi text has not received much attention. Marathi is a morphologically rich language and uses a variant of the Devanagari script in the written form. This works aims to provide a comprehensive overview of available resources and models for Marathi text classification. We evaluate CNN, LSTM, ULMFiT, and BERT based models on two publicly available Marathi text classification datasets and present a comparative analysis. The pre-trained Marathi fast text word embeddings by Facebook and IndicNLP are used in conjunction with word-based models. We show that basic single layer models based on CNN and LSTM coupled with FastText embeddings perform on par with the BERT based models on the available datasets. We hope our paper aids focused research and experiments in the area of Marathi NLP.
• Abstract（参考訳）: マラーティー語(marathi language)は、インドで使われている言語の一つ。 主にマハラシュトラ人によって話されている。 過去10年間で、オンラインプラットフォームでの言語の使用は大幅に増加した。 しかし,マラタイ語テキストに対する自然言語処理(NLP)手法の研究はあまり注目されていない。 マラティー語は形態学的に豊かな言語であり、デヴァナガリ文字の変種を書体で用いている。 この作業は、Marathiテキスト分類の利用可能なリソースとモデルに関する包括的な概要を提供することを目的としている。 CNN, LSTM, ULMFiT, BERTをベースとした2つのテキスト分類データセットの評価を行い, 比較分析を行った。 FacebookとIndicNLPによる事前訓練されたマラタイの高速テキスト単語埋め込みは、単語ベースモデルと組み合わせて使用される。 CNNとLSTMに基づく基本単層モデルとFastTextの埋め込みは、利用可能なデータセット上でBERTベースのモデルと同等に動作することを示す。 我々は,マラティアNLPの領域における研究と実験に焦点を当てた論文を期待する。

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