論文の概要: indic-punct: An automatic punctuation restoration and inverse text
normalization framework for Indic languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16825v1
- Date: Thu, 31 Mar 2022 06:18:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-02 04:17:40.737685
- Title: indic-punct: An automatic punctuation restoration and inverse text
normalization framework for Indic languages
- Title(参考訳): indic-punct:indic言語の自動句読点復元と逆テキスト正規化フレームワーク
- Authors: Anirudh Gupta, Neeraj Chhimwal, Ankur Dhuriya, Rishabh Gaur, Priyanshi
Shah, Harveen Singh Chadha, Vivek Raghavan
- Abstract要約: IndicBERTモデルを用いたテキストの自動句読取手法を提案する。
逆テキスト正規化は手書き有限状態トランスデューサ(WFST)文法によって行われる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automatic Speech Recognition (ASR) generates text which is most of the times
devoid of any punctuation. Absence of punctuation is text can affect
readability. Also, down stream NLP tasks such as sentiment analysis, machine
translation, greatly benefit by having punctuation and sentence boundary
information. We present an approach for automatic punctuation of text using a
pretrained IndicBERT model. Inverse text normalization is done by hand writing
weighted finite state transducer (WFST) grammars. We have developed this tool
for 11 Indic languages namely Hindi, Tamil, Telugu, Kannada, Gujarati, Marathi,
Odia, Bengali, Assamese, Malayalam and Punjabi. All code and data is publicly.
available
- Abstract(参考訳): 自動音声認識(ASR)は、どの句読点も欠落する時間の大半を占めるテキストを生成する。
句読性の欠如は可読性に影響を与える。
また、感情分析や機械翻訳などの低ストリームNLPタスクは、句読点や文境界情報を持つことで大きな恩恵を受ける。
IndicBERTモデルを用いたテキストの自動句読取手法を提案する。
逆テキスト正規化は手書き有限状態トランスデューサ(WFST)文法によって行われる。
我々は、ヒンディー語、タミル語、テルグ語、カンナダ語、グジャラーティ語、マラティ語、オディア語、ベンガル語、アッサム語、マラヤラム語、パンジャビ語などの11の言語でこのツールを開発した。
すべてのコードとデータは公開されています。
利用可能
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