論文の概要: Detecting Unassimilated Borrowings in Spanish: An Annotated Corpus and Approaches to Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16169v1
• Date: Wed, 30 Mar 2022 09:46:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 14:43:02.329406
• Title: Detecting Unassimilated Borrowings in Spanish: An Annotated Corpus and Approaches to Modeling
• Title（参考訳）: スペイン語における未同化借入の検出:注釈付きコーパスとモデリングへのアプローチ
• Authors: Elena \'Alvarez-Mellado, Constantine Lignos
• Abstract要約: 非同化語彙借入に富んだスペイン語ニュースワイヤの注釈付きコーパスを導入する。 我々は,CRF,BiLSTM-CRF,Transformer-basedモデルなど,複数のシーケンスラベリングモデルがどのように動作するかを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.741266294612776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work presents a new resource for borrowing identification and analyzes the performance and errors of several models on this task. We introduce a new annotated corpus of Spanish newswire rich in unassimilated lexical borrowings -- words from one language that are introduced into another without orthographic adaptation -- and use it to evaluate how several sequence labeling models (CRF, BiLSTM-CRF, and Transformer-based models) perform. The corpus contains 370,000 tokens and is larger, more borrowing-dense, OOV-rich, and topic-varied than previous corpora available for this task. Our results show that a BiLSTM-CRF model fed with subword embeddings along with either Transformer-based embeddings pretrained on codeswitched data or a combination of contextualized word embeddings outperforms results obtained by a multilingual BERT-based model.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、識別のための新しいリソースを提示し、このタスクにおける複数のモデルの性能とエラーを分析する。 本稿では,非同化語彙の語彙借用に富んだスペイン語ニューズワイヤの注釈付きコーパスについて紹介する。このコーパスを用いて,複数のシーケンスラベリングモデル(crf,bilstm-crf,transformer-based model)の性能評価を行う。 コーパスには370,000のトークンが含まれており、このタスクで利用可能な以前のコーパスよりも大きく、借用量が多く、OOV豊かで、トピック価値が高い。 以上の結果から,多言語bertモデルで得られた結果よりも,コード切り換えデータに事前学習したトランスフォーマティブ・組込みやコンテキスト化単語組込みの組み合わせにより,サブワード組込みを付与したbilstm-crfモデルの方が優れていることが示された。

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