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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02364v3
• Date: Sun, 9 Jul 2023 14:06:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 19:35:32.504082
• 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 W. Wanjawa (1), Lilian D.A. 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: このデータセットは、Swahili低リソース言語の生のストーリーテキストから注釈付けされている。 QAデータセットは、インターネット検索やダイアログシステムのようなタスクのための自然言語の機械理解にとって重要である。 この研究は、Kencorpusプロジェクトによって収集されたスワヒリのテキストからQAペアを定式化するためにアノテータを雇った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The need for Question Answering datasets in low resource languages is the motivation of this research, leading to the development of Kencorpus Swahili Question Answering Dataset, KenSwQuAD. This dataset is annotated from raw story texts of Swahili low resource language, which is a predominantly spoken in Eastern African and in other parts of the world. Question Answering (QA) datasets are important for machine comprehension of natural language for tasks such as internet search and dialog systems. Machine learning systems need training data such as the gold standard Question Answering set developed in this research. The research engaged annotators to formulate QA pairs from Swahili texts collected by the Kencorpus project, a Kenyan languages corpus. The project annotated 1,445 texts from the total 2,585 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 confirmed that the QA pairs were all correctly annotated. A proof of concept on applying the set to the QA task confirmed that the dataset can be usable for such tasks. KenSwQuAD has also contributed to resourcing of the Swahili language.
• Abstract（参考訳）: 低リソース言語における質問回答データセットの必要性はこの研究の動機であり、Kencorpus Swahili Question Answering Dataset, KenSwQuADの開発につながっている。 このデータセットは、東アフリカや世界の他の地域で主に話されているスワヒリ低資源言語の生の物語テキストから注釈付けされている。 質問応答(QA)データセットは、インターネット検索やダイアログシステムなどのタスクに対する自然言語の機械的理解において重要である。 機械学習システムには,本研究で開発されたゴールド標準質問回答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QAペアを定式化するためにアノテータを雇った。 このプロジェクトは、少なくとも5つのQAペアを持つ合計2,585のテキストから1,445の注釈を付け、最終的なデータセットは7,526のQAペアになった。 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。 データセットをQAタスクに適用する概念実証では、データセットがそのようなタスクに使用できることを確認した。 KenSwQuADはスワヒリ語の再配布にも貢献している。

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