論文の概要: We Need to Talk About Data: The Importance of Data Readiness in Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05464v1
• Date: Mon, 11 Oct 2021 17:55:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 13:21:58.874627
• Title: We Need to Talk About Data: The Importance of Data Readiness in Natural Language Processing
• Title（参考訳）: データについて語る必要がある:自然言語処理におけるデータ準備の重要性
• Authors: Fredrik Olsson and Magnus Sahlgren
• Abstract要約: 我々は、NLPにおける学術研究と学術以外の問題への応用との間にはギャップがあると主張している。 本稿では,データのアクセシビリティ,有効性,有用性に関して,研究者と外部利害関係者のコミュニケーションを改善する方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.096615629099618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we identify the state of data as being an important reason for failure in applied Natural Language Processing (NLP) projects. We argue that there is a gap between academic research in NLP and its application to problems outside academia, and that this gap is rooted in poor mutual understanding between academic researchers and their non-academic peers who seek to apply research results to their operations. To foster transfer of research results from academia to non-academic settings, and the corresponding influx of requirements back to academia, we propose a method for improving the communication between researchers and external stakeholders regarding the accessibility, validity, and utility of data based on Data Readiness Levels \cite{lawrence2017data}. While still in its infancy, the method has been iterated on and applied in multiple innovation and research projects carried out with stakeholders in both the private and public sectors. Finally, we invite researchers and practitioners to share their experiences, and thus contributing to a body of work aimed at raising awareness of the importance of data readiness for NLP.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,応用自然言語処理(NLP)プロジェクトにおいて,データの状態が失敗の重要な原因であることを示す。 nlpの学術研究とアカデミア以外の問題への応用との間にはギャップがあり、このギャップは研究結果を運用に応用しようとする学術研究者と非アカデミズムの仲間の間での理解不足に起因していると論じている。 アカデミックから非アカデミック・セッティングへの研究成果の移転と、それに対応する要件のアカデミックへの流入を促進するため、データ準備レベルに基づくデータのアクセシビリティ、妥当性、有用性に関する研究者と外部利害関係者のコミュニケーションを改善する方法を提案する。 この手法は、まだ初期段階にあるものの、民間と公共の両方の分野の利害関係者による複数のイノベーションや研究プロジェクトに繰り返し適用されてきた。 最後に、研究者や実践者たちに自らの経験を共有するよう依頼し、NLPにおけるデータ準備の重要性の認識を高めることを目的とした一連の研究に貢献する。

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