論文の概要: Collaborative construction of lexicographic and parallel datasets for
African languages: first assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16712v1
- Date: Tue, 30 Mar 2021 22:43:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-01 14:39:23.187156
- Title: Collaborative construction of lexicographic and parallel datasets for
African languages: first assessment
- Title(参考訳): アフリカ言語における辞書と並列データセットの協調構築--最初の評価
- Authors: Elvis Mboning Tchiaze
- Abstract要約: NTeALan協会の研究チームは、アフリカ言語におけるレキソグラフィーデータの協調構築のためのオープンソースのプラットフォームを構築することを目的としている。
本稿では,アフリカNLPツールに有用なレキシコグラフィー資源を2年間共同で構築した最初の報告を紹介する。
- 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: Faced with a considerable lack of resources in African languages to carry out
work in Natural Language Processing (NLP), Natural Language Understanding (NLU)
and artificial intelligence, the research teams of NTeALan association has set
itself the objective of building open-source platforms for the collaborative
construction of lexicographic data in African languages. In this article, we
present our first reports after 2 years of collaborative construction of
lexicographic resources useful for African NLP tools.
- Abstract(参考訳): 自然言語処理(nlp)、自然言語理解(nlu)、人工知能の研究を行うためのアフリカ言語におけるリソース不足に直面し、ntealan associationの研究チームは、アフリカ言語における辞書データの共同構築のためのオープンソースプラットフォームを構築することの目的を設定した。
本稿では,アフリカNLPツールに有用なレキシコグラフィー資源を2年間共同で構築した最初の報告を紹介する。
関連論文リスト
- A Novel Cartography-Based Curriculum Learning Method Applied on RoNLI: The First Romanian Natural Language Inference Corpus [71.77214818319054]
自然言語推論は自然言語理解のプロキシである。
ルーマニア語のNLIコーパスは公開されていない。
58Kの訓練文対からなるルーマニア初のNLIコーパス(RoNLI)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-20T08:41:15Z) - IndicLLMSuite: A Blueprint for Creating Pre-training and Fine-Tuning
Datasets for Indian Languages [37.79850860981589]
本研究は、Indic LLMの開発に特化して設計された、拡張性のあるリソーススイートを紹介する。
このアプローチでは、高度にキュレートされた手作業による検証データ、検証されていないが価値のあるデータ、合成データを組み合わせています。
命令ファインチューニングでは、既存のIndicデータセットをアマルガメートし、英語データセットをインド語に翻訳・翻訳し、LLaMa2とMixtralモデルを利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T00:46:56Z) - Aya Dataset: An Open-Access Collection for Multilingual Instruction
Tuning [49.79783940841352]
既存のデータセットはほとんどが英語で書かれている。
私たちは世界中の言語に精通した話者と協力して、指示と完了の自然な例を集めています。
既存のデータセットを114言語でテンプレート化し、翻訳することで、5億1300万のインスタンスを含む、これまでで最も広範な多言語コレクションを作成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-09T18:51:49Z) - Natural Language Processing for Dialects of a Language: A Survey [56.93337350526933]
最先端自然言語処理(NLP)モデルは、大規模なトレーニングコーパスでトレーニングされ、評価データセットで最上位のパフォーマンスを報告します。
この調査は、これらのデータセットの重要な属性である言語の方言を掘り下げる。
方言データセットに対するNLPモデルの性能劣化と言語技術のエクイティへのその影響を動機として,我々はデータセットやアプローチの観点から,方言に対するNLPの過去の研究を調査した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T03:04:38Z) - Adapting to the Low-Resource Double-Bind: Investigating Low-Compute
Methods on Low-Resource African Languages [0.6833698896122186]
アフリカの言語のデータ不足問題に追加された高い計算資源へのアクセス。
低リソースのアフリカNLPに対して,言語アダプタをコスト効率の良いアプローチとして評価する。
これにより、言語アダプタの能力に関するさらなる実験と探索の扉が開ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-29T19:25:43Z) - NusaCrowd: Open Source Initiative for Indonesian NLP Resources [104.5381571820792]
NusaCrowdは、インドネシア語の既存のリソースを収集し、統一する共同イニシアチブである。
我々の研究は、広く話されているにもかかわらず表現されていない言語に対する自然言語処理(NLP)の研究を進めようとしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-19T17:28:22Z) - MasakhaNER 2.0: Africa-centric Transfer Learning for Named Entity
Recognition [55.95128479289923]
アフリカ系言語は10億人を超える人々によって話されているが、NLPの研究や開発ではあまり語られていない。
我々は、20のアフリカ言語で最大の人間アノテーション付きNERデータセットを作成します。
最適な転送言語を選択すると、ゼロショットF1スコアが平均14ポイント向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-22T08:53:14Z) - AI4D -- African Language Program [0.21960481478626018]
この研究は、言語データセットのクラウドソーシング、収集、キュレーションにインセンティブを与えた3部構成のプロジェクトであるAI4D - African Language Programを詳述している。
これまでの主な成果は、1)9以上のオープンソースの作成、さまざまなMLタスクにアノテートされたアフリカの言語データセット、2)これらのデータセットのベースラインモデルの作成である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-06T13:51:16Z) - MasakhaNER: Named Entity Recognition for African Languages [48.34339599387944]
アフリカで10の言語で名前付きエンティティ認識のための、最初の大規模な公開可能な高品質データセットを作成します。
我々は,これらの言語がNERにもたらす課題を理解するために,言語の特徴を詳述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-22T13:12:44Z) - The first large scale collection of diverse Hausa language datasets [0.0]
ハウサ語はサハラ以南のアフリカ諸言語の中でよく研究され文書化された言語と考えられている。
1億人以上がこの言語を話すと推定されている。
言語の公式な形式と非公式な形式の両方からなる、拡張されたデータセットのコレクションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-13T19:34:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。