論文の概要: The Current State of Finnish NLP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11326v1
- Date: Thu, 23 Sep 2021 12:19:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-24 19:01:43.250247
- Title: The Current State of Finnish NLP
- Title(参考訳): フィンランドNLPの現状
- Authors: Mika H\"am\"al\"ainen and Khalid Alnajjar
- Abstract要約: フィンランド語を処理するためのツールやリソースはたくさんあります。
NLPツールや学術研究から得られたモデルがGithubのようなプラットフォームで他の人が使えるようになることは、しばしばある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.685316573653194
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There are a lot of tools and resources available for processing Finnish. In
this paper, we survey recent papers focusing on Finnish NLP related to many
different subcategories of NLP such as parsing, generation, semantics and
speech. NLP research is conducted in many different research groups in Finland,
and it is frequently the case that NLP tools and models resulting from academic
research are made available for others to use on platforms such as Github.
- Abstract(参考訳): フィンランド語を処理するためのツールやリソースはたくさんあります。
本稿では,解析,生成,意味論,発話など,NLPの様々なサブカテゴリに関連するフィンランドのNLPに焦点を当てた最近の論文について調査する。
NLP研究はフィンランドの多くの異なる研究グループで行われており、学術研究から得られたNLPツールやモデルがGithubなどのプラットフォームで他の人に利用可能である場合が多い。
関連論文リスト
- Natural Language Processing for Dialects of a Language: A Survey [59.78833854847185]
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) - A PhD Student's Perspective on Research in NLP in the Era of Very Large
Language Models [28.01821384651321]
大規模言語モデルの最近の進歩は、多くの生成NLPアプリケーションのデプロイを可能にしている。
この文書は、NLP研究の方向性をまとめたもので、探索に豊富である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-21T19:06:30Z) - Beyond Good Intentions: Reporting the Research Landscape of NLP for
Social Good [115.1507728564964]
NLP4SG Papersは3つのタスクを関連づけた科学データセットである。
これらのタスクはNLP4SGの論文を特定し、NLP4SGのランドスケープを特徴付けるのに役立つ。
現状のNLPモデルを用いてこれらのタスクに対処し、ACLアンソロジー全体においてそれらを使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-09T14:16:25Z) - Meta Learning for Natural Language Processing: A Survey [88.58260839196019]
ディープラーニングは自然言語処理(NLP)分野において主要な技術である。
ディープラーニングには多くのラベル付きデータが必要です。
メタ学習は、より良いアルゴリズムを学ぶためのアプローチを研究する機械学習の分野である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-03T13:58:38Z) - Ensuring the Inclusive Use of Natural Language Processing in the Global
Response to COVID-19 [58.720142291102135]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-11T12:54:26Z) - A Review of Bangla Natural Language Processing Tasks and the Utility of
Transformer Models [2.5768647103950357]
研究コミュニティで利用可能なBangla NLPタスク、リソース、ツールについてレビューする。
我々は、現在最先端のアルゴリズムを用いて、9つのNLPタスクのために、さまざまなプラットフォームから収集されたデータセットをベンチマークした。
個人と統合されたデータセットを用いてその結果を報告し、今後の研究のためのデータを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-08T13:49:46Z) - Teaching NLP outside Linguistics and Computer Science classrooms: Some
challenges and some opportunities [0.0]
アジア研究から臨床腫瘍学まで幅広い学問分野でNLP法を使用している人々。
また,NLPが通常の大学システム内外におけるデータサイエンスカリキュラムの大部分にモジュールとして存在することにも気付きました。
本論文では,NLP教育に関する課題について,授業経験を踏まえて詳細に考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-03T14:30:32Z) - FedNLP: A Research Platform for Federated Learning in Natural Language
Processing [55.01246123092445]
NLPのフェデレーションラーニングのための研究プラットフォームであるFedNLPを紹介します。
FedNLPは、テキスト分類、シーケンスタグ付け、質問応答、Seq2seq生成、言語モデリングなど、NLPで一般的なタスクの定式化をサポートしている。
FedNLPによる予備実験では、分散型データセットと集中型データセットの学習には大きなパフォーマンスギャップが存在することが明らかになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-18T11:04:49Z) - FewJoint: A Few-shot Learning Benchmark for Joint Language Understanding [55.38905499274026]
機械学習は、機械学習における重要なステップの1つだ。
FewJointは、NLP用のFew-Shot Learningベンチマークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-17T08:17:12Z)
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。