論文の概要: Evaluating Neural Word Embeddings for Sanskrit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00270v1
• Date: Thu, 1 Apr 2021 06:08:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-03 03:26:43.245440
• Title: Evaluating Neural Word Embeddings for Sanskrit
• Title（参考訳）: サンスクリットにおけるニューラルワード埋め込みの評価
• Authors: Jivnesh Sandhan, Om Adideva, Digumarthi Komal, Laxmidhar Behera, and Pawan Goyal
• Abstract要約: 単語の埋め込みを幅広いカテゴリに分類し、体系的な実験を促進し、4つの本質的なタスクで評価する。 本研究では,サンスクリット語以外の言語で最初に提案された埋め込み手法の有効性と,言語による様々な課題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.94058963622324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, the supervised learning paradigm's surprisingly remarkable performance has garnered considerable attention from Sanskrit Computational Linguists. As a result, the Sanskrit community has put laudable efforts to build task-specific labeled data for various downstream Natural Language Processing (NLP) tasks. The primary component of these approaches comes from representations of word embeddings. Word embedding helps to transfer knowledge learned from readily available unlabelled data for improving task-specific performance in low-resource setting. Last decade, there has been much excitement in the field of digitization of Sanskrit. To effectively use such readily available resources, it is very much essential to perform a systematic study on word embedding approaches for the Sanskrit language. In this work, we investigate the effectiveness of word embeddings. We classify word embeddings in broad categories to facilitate systematic experimentation and evaluate them on four intrinsic tasks. We investigate the efficacy of embeddings approaches (originally proposed for languages other than Sanskrit) for Sanskrit along with various challenges posed by language.
• Abstract（参考訳）: 近年、教師付き学習パラダイムの驚くべきパフォーマンスは、サンスクリット計算言語学者からかなりの注目を集めている。 その結果、サンスクリットのコミュニティは、様々な下流自然言語処理(NLP)タスクのためのタスク固有のラベル付きデータを構築するために、有望な努力を払っている。 これらのアプローチの主な構成要素は、単語埋め込みの表現である。 単語埋め込みは、容易に手に入らないデータから学んだ知識を転送し、低リソース設定でのタスク固有のパフォーマンスを改善するのに役立つ。 過去10年間、サンスクリットのデジタル化の分野は大いに興奮してきた。 このような手軽な資源を効果的に活用するには、サンスクリット語に対する単語埋め込みアプローチの体系的な研究が不可欠である。 本研究では,単語埋め込みの有効性について検討する。 単語の埋め込みを幅広いカテゴリに分類し、体系的な実験を促進し、4つの本質的なタスクで評価する。 我々はサンスクリット語に対する埋め込みアプローチ(もともとサンスクリット語以外の言語に対して提案された)の有効性と言語による様々な課題について検討する。

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