論文の概要: Contextual Text Embeddings for Twi

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15963v2
• Date: Wed, 31 Mar 2021 07:03:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 12:01:42.822756
• Title: Contextual Text Embeddings for Twi
• Title（参考訳）: Twiのためのコンテキストテキスト埋め込み
• Authors: Paul Azunre, Salomey Osei, Salomey Addo, Lawrence Asamoah Adu-Gyamfi, Stephen Moore, Bernard Adabankah, Bernard Opoku, Clara Asare-Nyarko, Samuel Nyarko, Cynthia Amoaba, Esther Dansoa Appiah, Felix Akwerh, Richard Nii Lante Lawson, Joel Budu, Emmanuel Debrah, Nana Boateng, Wisdom Ofori, Edwin Buabeng-Munkoh, Franklin Adjei, Isaac Kojo Essel Ampomah, Joseph Otoo, Reindorf Borkor, Standylove Birago Mensah, Lucien Mensah, Mark Amoako Marcel, Anokye Acheampong Amponsah, James Ben Hayfron-Acquah
• Abstract要約: 本稿では,最も広く話されているガーナ語であるTwiやAkanのトランスフォーマーベース言語モデルを紹介する。 この研究の具体的な貢献は、TwiのAkuapemおよびAsante方言のためのいくつかの事前訓練されたトランスフォーマー言語モデルの開発である。 具体的には、Akan corporaのセットを微調整したAkanのBERTモデルと、AkanナレッジのみをスクラッチからトレーニングしたBAKOのBERTの4つの異なるフレーバーを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0061423327574940114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based language models have been changing the modern Natural Language Processing (NLP) landscape for high-resource languages such as English, Chinese, Russian, etc. However, this technology does not yet exist for any Ghanaian language. In this paper, we introduce the first of such models for Twi or Akan, the most widely spoken Ghanaian language. The specific contribution of this research work is the development of several pretrained transformer language models for the Akuapem and Asante dialects of Twi, paving the way for advances in application areas such as Named Entity Recognition (NER), Neural Machine Translation (NMT), Sentiment Analysis (SA) and Part-of-Speech (POS) tagging. Specifically, we introduce four different flavours of ABENA -- A BERT model Now in Akan that is fine-tuned on a set of Akan corpora, and BAKO - BERT with Akan Knowledge only, which is trained from scratch. We open-source the model through the Hugging Face model hub and demonstrate its use via a simple sentiment classification example.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの言語モデルは、英語、中国語、ロシア語などの高ソース言語に対する現代の自然言語処理(NLP)の状況を変えつつある。 しかし、この技術はガーナ語ではまだ存在していない。 本稿では、最も広く話されているガーナ語であるtwiまたはakanの最初のモデルを紹介する。 この研究の具体的な貢献は、Twiのアクアペム方言とアサンテ方言のための事前訓練されたトランスフォーマー言語モデルの開発であり、名前付きエンティティ認識(NER)、ニューラル機械翻訳(NMT)、感性分析(SA)、部分音声タグ付け(POS)といった応用分野における進歩の道を開くものである。 具体的には、Akan corporaのセットを微調整したAkanのBERTモデルと、AkanナレッジのみをスクラッチからトレーニングしたBAKO-BERTの4つの異なる風味を紹介する。 我々はHugging Faceモデルハブを通じてモデルをオープンソース化し、単純な感情分類の例を通してその使用を実証する。

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