論文の概要: Some Languages are More Equal than Others: Probing Deeper into the Linguistic Disparity in the NLP World

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08523v1
• Date: Sun, 16 Oct 2022 12:50:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 18:26:31.125245
• Title: Some Languages are More Equal than Others: Probing Deeper into the Linguistic Disparity in the NLP World
• Title（参考訳）: 一部の言語は他の言語よりも等しく、nlp世界の言語格差をより深く調査する
• Authors: Surangika Ranathunga and Nisansa de Silva
• Abstract要約: NLP世界の言語格差は近年広く認識されている問題である。 本稿では,世界の言語に存在する格差を包括的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0777058026628583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Linguistic disparity in the NLP world is a problem that has been widely acknowledged recently. However, different facets of this problem, or the reasons behind this disparity are seldom discussed within the NLP community. This paper provides a comprehensive analysis of the disparity that exists within the languages of the world. We show that simply categorising languages considering data availability may not be always correct. Using an existing language categorisation based on speaker population and vitality, we analyse the distribution of language data resources, amount of NLP/CL research, inclusion in multilingual web-based platforms and the inclusion in pre-trained multilingual models. We show that many languages do not get covered in these resources or platforms, and even within the languages belonging to the same language group, there is wide disparity. We analyse the impact of family, geographical location, GDP and the speaker population of languages and provide possible reasons for this disparity, along with some suggestions to overcome the same.
• Abstract（参考訳）: NLP世界の言語格差は近年広く認識されている問題である。 しかし、この問題の異なる側面、あるいはこの格差の背景にある理由は、NLPコミュニティ内ではほとんど議論されない。 本稿では,世界の言語に存在する不一致の包括的分析を行う。 データアベイラビリティを考慮した言語分類が必ずしも正しいとは限らない。 話者人口と活力に基づく既存の言語分類を用いて、言語データ資源の分布、NLP/CL研究の量、多言語Webベースプラットフォームへの含意、事前学習された多言語モデルへの含意を分析する。 多くの言語がこれらのリソースやプラットフォームでカバーされていないことを示し、同じ言語グループに属する言語であっても、大きな違いがある。 我々は、家族、地理的な位置、GDP、言語話者の人口の影響を分析し、同じことを克服するいくつかの提案とともに、この格差の可能性を秘めている。

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