論文の概要: KenSwQuAD -- A Question Answering Dataset for Swahili Low Resource Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02364v1
• Date: Wed, 4 May 2022 23:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-07 07:27:42.992433
• Title: KenSwQuAD -- A Question Answering Dataset for Swahili Low Resource Language
• Title（参考訳）: KenSwQuAD - Swahili低リソース言語のための質問回答データセット
• Authors: Barack Wanjawa (1), Lilian Wanzare (2), Florence Indede (2), Owen McOnyango (2), Lawrence Muchemi (1), Edward Ombui (3) ((1) University of Nairobi Kenya, (2) Maseno University Kenya (3) Africa Nazarene University Kenya)
• Abstract要約: 本研究ではKencorpus Swahili Question AnsweringデータセットKenSwQuADを開発した。 このデータセットは、機械学習アプリケーションにトレーニングと金の標準セットを必要とする自然言語処理コミュニティにとって有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research developed a Kencorpus Swahili Question Answering Dataset KenSwQuAD from raw data of Swahili language, which is a low resource language predominantly spoken in Eastern African and also has speakers in other parts of the world. Question Answering datasets are important for machine comprehension of natural language processing tasks such as internet search and dialog systems. However, before such machine learning systems can perform these tasks, they need training data such as the gold standard Question Answering (QA) set that is developed in this research. The research engaged annotators to formulate question answer pairs from Swahili texts that had been collected by the Kencorpus project, a Kenyan languages corpus that collected data from three Kenyan languages. The total Swahili data collection had 2,585 texts, out of which we annotated 1,445 story texts with at least 5 QA pairs each, resulting into a final dataset of 7,526 QA pairs. A quality assurance set of 12.5% of the annotated texts was subjected to re-evaluation by different annotators who confirmed that the QA pairs were all correctly annotated. A proof of concept on applying the set to machine learning on the question answering task confirmed that the dataset can be used for such practical tasks. The research therefore developed KenSwQuAD, a question-answer dataset for Swahili that is useful to the natural language processing community who need training and gold standard sets for their machine learning applications. The research also contributed to the resourcing of the Swahili language which is important for communication around the globe. Updating this set and providing similar sets for other low resource languages is an important research area that is worthy of further research.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,東アフリカを中心に話されている低資源言語であるスワヒリ語の生データから,kencorpus swahili question answering dataset kenswquadを開発した。 質問応答データセットは,インターネット検索や対話システムなどの自然言語処理タスクを機械で理解するために重要である。 しかし、このような機械学習システムがこれらのタスクを実行する前には、本研究で開発されたgold standard question answering(qa)セットなどのトレーニングデータが必要である。 この研究は、ケニアの3つの言語からデータを収集するケニア語コーパスであるKencorpusプロジェクトによって収集されたスワヒリ語のテキストから質問応答ペアを定式化した。 スワヒリのデータ収集には2,585のテキストがあり、そのうち1,445のストーリーテキストと少なくとも5つのQAペアを注釈付けし、最終的なデータセットは7,526のQAペアであった。 注釈付きテキストの12.5%の品質保証セットは、QAペアがすべて正しく注釈付けされていることを確認した異なるアノテータによって再評価された。 質問応答タスクの機械学習に適用する概念実証により、データセットがそのような実用的なタスクに使用できることが確認された。 そこで研究は、機械学習アプリケーションにトレーニングと金の標準セットを必要とする自然言語処理コミュニティにとって有用な、Swahiliの質問応答データセットであるKenSwQuADを開発した。 この研究は、世界中のコミュニケーションにとって重要なスワヒリ語のオープンソース化にも貢献した。 このセットを更新し、他の低リソース言語に同様のセットを提供することは、さらなる研究に値する重要な研究分野である。

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