論文の概要: Utilizing Wordnets for Cognate Detection among Indian Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15124v1
• Date: Thu, 30 Dec 2021 16:46:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-04 00:55:31.555119
• Title: Utilizing Wordnets for Cognate Detection among Indian Languages
• Title（参考訳）: インドの言語間コグネイト検出のためのwordnetsの利用
• Authors: Diptesh Kanojia, Kevin Patel, Pushpak Bhattacharyya, Malhar Kulkarni, Gholamreza Haffari
• Abstract要約: ヒンディー語と10のインド諸語間の単語対を検出する。 深層学習手法を用いて単語対が共生か否かを予測する。 性能は最大26%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.83320088758705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic Cognate Detection (ACD) is a challenging task which has been utilized to help NLP applications like Machine Translation, Information Retrieval and Computational Phylogenetics. Unidentified cognate pairs can pose a challenge to these applications and result in a degradation of performance. In this paper, we detect cognate word pairs among ten Indian languages with Hindi and use deep learning methodologies to predict whether a word pair is cognate or not. We identify IndoWordnet as a potential resource to detect cognate word pairs based on orthographic similarity-based methods and train neural network models using the data obtained from it. We identify parallel corpora as another potential resource and perform the same experiments for them. We also validate the contribution of Wordnets through further experimentation and report improved performance of up to 26%. We discuss the nuances of cognate detection among closely related Indian languages and release the lists of detected cognates as a dataset. We also observe the behaviour of, to an extent, unrelated Indian language pairs and release the lists of detected cognates among them as well.
• Abstract（参考訳）: ACD(Automatic Cognate Detection)は、機械翻訳、情報検索、計算系統学などのNLPアプリケーションを支援するために使われている課題である。 統一されたコグネートペアはこれらのアプリケーションに挑戦し、結果として性能が低下する。 本稿では,ヒンディー語を含む10言語間の単語対を検出し,深層学習手法を用いて単語対がコグネートであるか否かを予測する。 IndoWordnetは、正書法的な類似性に基づく単語ペアの検出と、そこから得られたデータを用いてニューラルネットワークモデルを訓練するための潜在的なリソースである。 並列コーパスを別の潜在的な資源として認識し,同じ実験を行う。 また,Wordnetsのさらなる実験による貢献を検証し,最大26%の性能向上を報告した。 近縁なインド言語間のコグネート検出のニュアンスを議論し,検出されたコグネートのリストをデータセットとして公開する。 また,無関係なインドの言語ペアの挙動をある程度観察し,検出されたコニャートのリストも公開する。

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