論文の概要: Modeling the Graphotactics of Low-Resource Languages Using Sequential GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14409v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 01:21:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 13:10:23.594512
• Title: Modeling the Graphotactics of Low-Resource Languages Using Sequential GANs
• Title（参考訳）: 逐次GANを用いた低リソース言語のグラフ戦術のモデル化
• Authors: Isaac Wasserman
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)は、人工データの作成を支援する。 本稿では,言語の文法をモデル化し,再現しようとするGANの実装とテストについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) have been shown to aid in the creation of artificial data in situations where large amounts of real data are difficult to come by. This issue is especially salient in the computational linguistics space, where researchers are often tasked with modeling the complex morphologic and grammatical processes of low-resource languages. This paper will discuss the implementation and testing of a GAN that attempts to model and reproduce the graphotactics of a language using only 100 example strings. These artificial, yet graphotactically compliant, strings are meant to aid in modeling the morphological inflection of low-resource languages.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)は、大量の実データが入手困難である状況において、人工データの作成を支援することが示されている。 この問題は特に計算言語学の分野において顕著であり、研究者はしばしば低リソース言語の複雑な形態学的および文法的過程のモデル化に携わる。 本稿では,100個のサンプル文字列のみを用いて言語の文法をモデル化し,再現しようとするGANの実装とテストについて述べる。 これらの人工的だがグラフに準拠した文字列は、低リソース言語の形態的変形をモデル化するのに役立つ。

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