論文の概要: Comparing Approaches to Dravidian Language Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05552v1
• Date: Tue, 9 Mar 2021 16:58:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 06:50:26.999039
• Title: Comparing Approaches to Dravidian Language Identification
• Title（参考訳）: ドラヴィダ言語識別へのアプローチの比較
• Authors: Tommi Jauhiainen, Tharindu Ranasinghe, Marcos Zampieri
• Abstract要約: 本稿では、VarDial 2021ワークショップにおいて、チームHWRによるDLI(Dravidian Language Identification)共有タスクへの提出について述べる。 DLIトレーニングセットには、ローマ文字で書かれた16,674のYouTubeコメントが含まれ、英語とコードミックスされたテキストと3つの南ドラヴィディアン言語(カンナダ語、マラヤラム語、タミル語)の1つです。 本結果は,他の多くのテキスト分類タスクほど,ディープラーニング手法が言語識別関連タスクと競合するものではない,という考え方を補強するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.284178873394113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper describes the submissions by team HWR to the Dravidian Language Identification (DLI) shared task organized at VarDial 2021 workshop. The DLI training set includes 16,674 YouTube comments written in Roman script containing code-mixed text with English and one of the three South Dravidian languages: Kannada, Malayalam, and Tamil. We submitted results generated using two models, a Naive Bayes classifier with adaptive language models, which has shown to obtain competitive performance in many language and dialect identification tasks, and a transformer-based model which is widely regarded as the state-of-the-art in a number of NLP tasks. Our first submission was sent in the closed submission track using only the training set provided by the shared task organisers, whereas the second submission is considered to be open as it used a pretrained model trained with external data. Our team attained shared second position in the shared task with the submission based on Naive Bayes. Our results reinforce the idea that deep learning methods are not as competitive in language identification related tasks as they are in many other text classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、VarDial 2021ワークショップにおいて、チームHWRによるDLI(Dravidian Language Identification)共有タスクへの提出について述べる。 DLIトレーニングセットには、ローマ文字で書かれた16,674のYouTubeコメントが含まれ、英語とコードミックスされたテキストと3つの南ドラヴィディアン言語(カンナダ語、マラヤラム語、タミル語)の1つです。 適応型言語モデルを用いたNaive Bayes分類器は,多くの言語・方言識別タスクにおいて競争的性能を発揮することを示し,また,多くのNLPタスクにおいて最先端のものとして広く評価されているトランスベースモデルである。 第1の提出は、共有タスクオーガナイザが提供するトレーニングセットのみを使用して、クローズドな提出トラックに送信されましたが、第2の提出は、外部データでトレーニングされた事前訓練されたモデルを使用するため、オープンであると考えられています。 私たちのチームは、Naive Bayesに基づいて提出した共有タスクで2番目のポジションを達成しました。 本結果は,他の多くのテキスト分類タスクほど,ディープラーニング手法が言語識別関連タスクと競合するものではない,という考え方を補強するものである。

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