論文の概要: An Attention Based Neural Network for Code Switching Detection: English & Roman Urdu

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02252v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 08:36:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-04 15:12:15.316304
• Title: An Attention Based Neural Network for Code Switching Detection: English & Roman Urdu
• Title（参考訳）: コードスイッチ検出のための注意に基づくニューラルネットワーク - English & Roman Urdu
• Authors: Aizaz Hussain, Muhammad Umair Arshad
• Abstract要約: コードスイッチデータにおける言語識別のための注意モデルと低リソースのローマン・ウルドゥを組み合わせた繰り返しニューラルネットワークを提案する。 注意モデルは、アーキテクチャが言語の重要な特徴を学ぶことを可能にするため、コード交換データを分類します。
• 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: Code-switching is a common phenomenon among people with diverse lingual background and is widely used on the internet for communication purposes. In this paper, we present a Recurrent Neural Network combined with the Attention Model for Language Identification in Code-Switched Data in English and low resource Roman Urdu. The attention model enables the architecture to learn the important features of the languages hence classifying the code switched data. We demonstrated our approach by comparing the results with state of the art models i.e. Hidden Markov Models, Conditional Random Field and Bidirectional LSTM. The models evaluation, using confusion matrix metrics, showed that the attention mechanism provides improved the precision and accuracy as compared to the other models.
• Abstract（参考訳）: コードスイッチングは、様々な言語背景を持つ人々の間で共通の現象であり、通信目的でインターネットで広く使われている。 本稿では,コードスイッチデータにおける言語識別のための注意モデルと低リソースのロマ・ウルドゥを組み合わせた繰り返しニューラルネットワークを提案する。 注意モデルは、アーキテクチャが言語の重要な特徴を学ぶことを可能にするため、コード交換データを分類します。 結果と美術モデルの状況を比較することで,そのアプローチを実証した。 隠れマルコフモデル, 条件ランダム場および双方向LSTM 混乱行列メトリクスを用いたモデル評価の結果,注意機構は他のモデルと比較して精度と精度が向上した。

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