Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transformer-based Model for Word Level Language Identification in Code-mixed Kannada-English Texts

論文の概要: Transformer-based Model for Word Level Language Identification in Code-mixed Kannada-English Texts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14459v1
Date: Sat, 26 Nov 2022 02:39:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-29 15:03:57.789349
Title: Transformer-based Model for Word Level Language Identification in Code-mixed Kannada-English Texts
Title（参考訳）: コード混合かなだ英語テキストにおける単語レベル言語識別のためのトランスフォーマーモデル
Authors: Atnafu Lambebo Tonja, Mesay Gemeda Yigezu, Olga Kolesnikova, Moein Shahiki Tash, Grigori Sidorov, Alexander Gelbuk
Abstract要約: コードミキシングしたカンナダ英語テキストにおける単語レベル言語識別のためのトランスフォーマーベースモデルを提案する。 The proposed model on the CoLI-Kenglish dataset achieves a weighted F1-score of 0.84 and a macro F1-score of 0.61。
参考スコア（独自算出の注目度）: 55.41644538483948
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Using code-mixed data in natural language processing (NLP) research currently gets a lot of attention. Language identification of social media code-mixed text has been an interesting problem of study in recent years due to the advancement and influences of social media in communication. This paper presents the Instituto Polit\'ecnico Nacional, Centro de Investigaci\'on en Computaci\'on (CIC) team's system description paper for the CoLI-Kanglish shared task at ICON2022. In this paper, we propose the use of a Transformer based model for word-level language identification in code-mixed Kannada English texts. The proposed model on the CoLI-Kenglish dataset achieves a weighted F1-score of 0.84 and a macro F1-score of 0.61.
Abstract（参考訳）: 現在、自然言語処理(NLP)研究にコードミキシングデータを使用することが注目されている。ソーシャルメディアの言語識別コード混合テキストは,近年,コミュニケーションにおけるソーシャルメディアの進歩と影響から,興味深い研究課題となっている。本稿では、ICON2022におけるCoLI-Kanglish共有タスクのためのCICチームのシステム記述論文について、Instituto Polit\'ecnico Nacional, Centro de Investigaci\'on en Computaci\'on(CIC)を提案する。本稿では,コード混合カンナダ英語テキストにおける単語レベルの言語識別にトランスフォーマティブモデルを用いることを提案する。提案手法は, 重み付きf1-score 0.84, マクロf1-score 0.61である。

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