論文の概要: Ensuring the Inclusive Use of Natural Language Processing in the Global
Response to COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10791v1
- Date: Wed, 11 Aug 2021 12:54:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-29 15:21:24.467752
- Title: Ensuring the Inclusive Use of Natural Language Processing in the Global
Response to COVID-19
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルスの世界的な対応における自然言語処理の包括的利用の確保
- Authors: Alexandra Sasha Luccioni, Katherine Hoffmann Pham, Cynthia Sin Nga
Lam, Joseph Aylett-Bullock, Miguel Luengo-Oroz
- Abstract要約: 低リソース言語を網羅することで、現在のNLPアプローチと将来のNLPアプローチをより包括的に行う方法について議論する。
我々は,NLPの正の社会的影響を最大化することに関心のある研究者のために,いくつかの今後の方向性を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Natural language processing (NLP) plays a significant role in tools for the
COVID-19 pandemic response, from detecting misinformation on social media to
helping to provide accurate clinical information or summarizing scientific
research. However, the approaches developed thus far have not benefited all
populations, regions or languages equally. We discuss ways in which current and
future NLP approaches can be made more inclusive by covering low-resource
languages, including alternative modalities, leveraging out-of-the-box tools
and forming meaningful partnerships. We suggest several future directions for
researchers interested in maximizing the positive societal impacts of NLP.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は、ソーシャルメディア上の誤情報の検出から正確な臨床情報の提供、科学的研究の要約まで、新型コロナウイルスのパンデミック対応のためのツールにおいて重要な役割を果たす。
しかし、これまでに開発されたアプローチは全ての人口、地域、言語に等しく利益を与えていない。
我々は、代替モダリティ、アウト・オブ・ザ・ボックスツールの活用、有意義なパートナーシップ形成など、低リソース言語をカバーし、現在および将来のNLPアプローチをより包括的に行う方法について議論する。
我々は,NLPの正の社会的影響を最大化することに関心のある研究者のために,いくつかの今後の方向性を提案する。
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