論文の概要: Challenges and Considerations with Code-Mixed NLP for Multilingual Societies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07823v1
• Date: Tue, 15 Jun 2021 00:53:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 05:59:35.244337
• Title: Challenges and Considerations with Code-Mixed NLP for Multilingual Societies
• Title（参考訳）: 多言語社会のためのコード混合NLPの課題と考察
• Authors: Vivek Srivastava, Mayank Singh
• Abstract要約: 本稿では,NLP研究の現状,限界,予測可能な落とし穴について論じる。 また,社会福祉のための多言語NLPアプリケーションにおける現在の研究を著しく進めることができる未来的データセット,モデル,ツールも提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6675267471157407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multilingualism refers to the high degree of proficiency in two or more languages in the written and oral communication modes. It often results in language mixing, a.k.a. code-mixing, when a multilingual speaker switches between multiple languages in a single utterance of a text or speech. This paper discusses the current state of the NLP research, limitations, and foreseeable pitfalls in addressing five real-world applications for social good crisis management, healthcare, political campaigning, fake news, and hate speech for multilingual societies. We also propose futuristic datasets, models, and tools that can significantly advance the current research in multilingual NLP applications for the societal good. As a representative example, we consider English-Hindi code-mixing but draw similar inferences for other language pairs
• Abstract（参考訳）: 多言語主義(multilingualism)とは、2つ以上の言語において、文章や口頭でのコミュニケーションモードにおいて高い熟練度を示す用語である。 a.k.a.は言語混合を引き起こすことが多い。 コードミキシング(code-mixing)は、多言語話者がテキストや音声の単一発話で複数の言語を切り替える場合である。 本稿は,NLP研究の現状と問題点を考察し,社会危機管理,医療,政治キャンペーン,フェイクニュース,多言語社会におけるヘイトスピーチの5つの現実的応用に対処する上での落とし穴について論じる。 また,多言語nlpアプリケーションにおける現在の研究を社会善に進めるための未来的データセット,モデル,ツールを提案する。 代表的な例として、イングリッシュ・ヒンディー語のコードミキシングを考えるが、他の言語対についても同様の推論を行う。

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