論文の概要: Overview of ADoBo 2021: Automatic Detection of Unassimilated Borrowings in the Spanish Press

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15682v1
• Date: Fri, 29 Oct 2021 11:07:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-01 19:50:13.513066
• Title: Overview of ADoBo 2021: Automatic Detection of Unassimilated Borrowings in the Spanish Press
• Title（参考訳）: ADoBo 2021の概要:スペイン・プレスにおける非同化ボーリングの自動検出
• Authors: Elena \'Alvarez Mellado, Luis Espinosa Anke, Julio Gonzalo Arroyo, Constantine Lignos, Jordi Porta Zamorano
• Abstract要約: 本稿では、IberLef 2021の文脈で提案された、ADoBo 2021共有タスクの主な成果を要約する。 本課題では,スペイン語ニュースワイヤテキスト中の語彙借用(主に英語からの引用)を検出するために参加者を招待した。 参加者に、トレーニング、開発、テスト分割に分割した語彙借入の注釈付きコーパスを提供した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.950918531231158
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper summarizes the main findings of the ADoBo 2021 shared task, proposed in the context of IberLef 2021. In this task, we invited participants to detect lexical borrowings (coming mostly from English) in Spanish newswire texts. This task was framed as a sequence classification problem using BIO encoding. We provided participants with an annotated corpus of lexical borrowings which we split into training, development and test splits. We received submissions from 4 teams with 9 different system runs overall. The results, which range from F1 scores of 37 to 85, suggest that this is a challenging task, especially when out-of-domain or OOV words are considered, and that traditional methods informed with lexicographic information would benefit from taking advantage of current NLP trends.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、IberLef 2021の文脈で提案されたADoBo 2021共有タスクの主な成果を要約する。 本研究では,スペイン語ニュースワイヤテキスト中の語彙借用(主に英語からの引用)を検出するために参加者を招待した。 このタスクは、BIOエンコーディングを用いたシーケンス分類問題としてフレーム化された。 参加者に注釈付き語彙借用コーパスを提供し,トレーニング,開発,テスト分割に分割した。 9つの異なるシステムを実行する4チームから応募を受けました。 F1スコア37点から85点までの範囲で、特にドメイン外の単語やOOV語が考慮された場合、これは難しい課題であり、レキシコグラフィー情報に基づく従来の手法は、現在のNLPトレンドを生かして恩恵を受けるだろう。

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