論文の概要: Investigating Lexical Replacements for Arabic-English Code-Switched Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12649v1
• Date: Wed, 25 May 2022 10:44:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 02:09:05.862960
• Title: Investigating Lexical Replacements for Arabic-English Code-Switched Data Augmentation
• Title（参考訳）: アラビア語のコード変換データ拡張のための語彙置換の検討
• Authors: Injy Hamed, Nizar Habash, Slim Abdennadher, Ngoc Thang Vu
• Abstract要約: CS (Code-switching) は NLP タスクにいくつかの課題を生じさせ、データ空間が CS の NLP システムの開発を妨げる主要な問題である。 並列コーパスとCS点がランダムに選択されたり学習されたりしたアライメントを用いて語彙置換を行う。 言語モデリング(LM)、機械翻訳(MT)、自動音声認識(ASR)タスクにおけるデータ拡張の有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.885722714728765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Code-switching (CS) poses several challenges to NLP tasks, where data sparsity is a main problem hindering the development of CS NLP systems. In this paper, we investigate data augmentation techniques for synthesizing Dialectal Arabic-English CS text. We perform lexical replacements using parallel corpora and alignments where CS points are either randomly chosen or learnt using a sequence-to-sequence model. We evaluate the effectiveness of data augmentation on language modeling (LM), machine translation (MT), and automatic speech recognition (ASR) tasks. Results show that in the case of using 1-1 alignments, using trained predictive models produces more natural CS sentences, as reflected in perplexity. By relying on grow-diag-final alignments, we then identify aligning segments and perform replacements accordingly. By replacing segments instead of words, the quality of synthesized data is greatly improved. With this improvement, random-based approach outperforms using trained predictive models on all extrinsic tasks. Our best models achieve 33.6% improvement in perplexity, +3.2-5.6 BLEU points on MT task, and 7% relative improvement on WER for ASR task. We also contribute in filling the gap in resources by collecting and publishing the first Arabic English CS-English parallel corpus.
• Abstract（参考訳）: CS (Code-switching) は NLP タスクにいくつかの課題を生じさせ、データ空間が CS の NLP システムの開発を妨げる主要な問題である。 本稿では,Dialectal Arabic-English CSテキストを合成するためのデータ拡張手法について検討する。 並列コーパスとアライメントを用いて語彙置換を行い、CSポイントをランダムに選択するか、シーケンス対シーケンスモデルを用いて学習する。 本研究では、言語モデル(lm)、機械翻訳(mt)、自動音声認識(asr)タスクにおけるデータ拡張の有効性を評価する。 その結果、1-1アライメントを使用する場合、訓練された予測モデルを用いることで、パープレキシティに反映されるようなより自然なCS文が生成されることがわかった。 成長ダイアログ-ファイナルアライメントに頼ることで、アライメントセグメントを特定し、それに従って置換を行う。 単語の代わりにセグメントを置き換えることで、合成データの品質が大幅に向上する。 この改良により、ランダムベースのアプローチは、すべての外在的タスクにおいて、訓練された予測モデルを使用してパフォーマンスを向上する。 最善のモデルは33.6%のパープレキシティ向上、+3.2-5.6ブルーポイントのmtタスク、7%のasrタスク向上を達成している。 また、アラビア英語 CS- English parallel corpus を収集・出版することで、資源のギャップを埋めることにも貢献する。

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