論文の概要: Gamified Crowdsourcing for Idiom Corpora Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00881v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 14:44:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 16:47:13.731344
• Title: Gamified Crowdsourcing for Idiom Corpora Construction
• Title（参考訳）: イディオムコーポラ建設のためのガミファイドクラウドソーシング
• Authors: G\"ul\c{s}en Eryi\u{g}it, Ali \c{S}enta\c{s}, Johanna Monti
• Abstract要約: 本稿では,慣用的な表現のための言語学習教材を収集するための,ゲーミフィケーションなクラウドソーシング手法を紹介する。 メッセージングボットは、互いに競合するネイティブスピーカーのための非同期マルチプレイヤーゲームとして設計されている。 このアプローチは、異なる自然言語に対するイディオムコーパスの構築を高速化する可能性があることが示されている。
• 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: Learning idiomatic expressions is seen as one of the most challenging stages in second language learning because of their unpredictable meaning. A similar situation holds for their identification within natural language processing applications such as machine translation and parsing. The lack of high-quality usage samples exacerbates this challenge not only for humans but also for artificial intelligence systems. This article introduces a gamified crowdsourcing approach for collecting language learning materials for idiomatic expressions; a messaging bot is designed as an asynchronous multiplayer game for native speakers who compete with each other while providing idiomatic and nonidiomatic usage examples and rating other players' entries. As opposed to classical crowdprocessing annotation efforts in the field, for the first time in the literature, a crowdcreating & crowdrating approach is implemented and tested for idiom corpora construction. The approach is language independent and evaluated on two languages in comparison to traditional data preparation techniques in the field. The reaction of the crowd is monitored under different motivational means (namely, gamification affordances and monetary rewards). The results reveal that the proposed approach is powerful in collecting the targeted materials, and although being an explicit crowdsourcing approach, it is found entertaining and useful by the crowd. The approach has been shown to have the potential to speed up the construction of idiom corpora for different natural languages to be used as second language learning material, training data for supervised idiom identification systems, or samples for lexicographic studies.
• Abstract（参考訳）: 慣用的な表現を学ぶことは、その予測不可能な意味のために第二言語学習の最も困難な段階の1つと見なされます。 同様の状況は、機械翻訳や構文解析などの自然言語処理アプリケーション内での識別にも当てはまる。 高品質の使用サンプルの欠如は、人間だけでなく人工知能システムにとってもこの課題を悪化させます。 本稿では,慣用的・非慣用的な使用例を提供し,他のプレイヤーのエントリーを評価しながら,互いに競合するネイティブスピーカーのための非同期マルチプレイヤーゲームとして,メッセージングボットを設計する。 古典的なクラウドプロセッシングアノテーションの分野への取り組みとは対照的に,文献の中では初めて,クラウドプロセッシングとクラウドプロセッシングのアプローチが実装され,イディオムコーパス構築のためにテストされている。 このアプローチは言語に依存しず、フィールドの従来のデータ準備技術と比較して2つの言語で評価されます。 群衆の反応は、異なる動機づけの手段(すなわち、ゲーミフィケーションと金銭的報酬)で監視される。 その結果, 提案手法は対象資料の収集に有効であり, 露骨なクラウドソーシング手法であるにもかかわらず, 観客を楽しませ, 有用であることがわかった。 このアプローチは、第二言語学習教材として使用する異なる自然言語のためのイディオムコーパスの構築、教師付きイディオム識別システムのためのトレーニングデータ、辞書研究のためのサンプルをスピードアップする可能性があることが示されている。

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