論文の概要: Text classification dataset and analysis for Uzbek language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14494v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 11:21:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 16:53:03.347745
• Title: Text classification dataset and analysis for Uzbek language
• Title（参考訳）: ウズベク語のテキスト分類データセットと解析
• Authors: Elmurod Kuriyozov, Ulugbek Salaev, Sanatbek Matlatipov, Gayrat Matlatipov
• Abstract要約: まず、ウズベク語テキスト分類のための新しいデータセットを10の異なるニュースや報道サイトから収集した。 また、従来のbag-of-wordsモデルからディープラーニングアーキテクチャまで、さまざまなモデルの包括的評価を行う。 実験により、リカレントニューラルネットワーク(RNN)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくモデルがルールベースモデルより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text classification is an important task in Natural Language Processing (NLP), where the goal is to categorize text data into predefined classes. In this study, we analyse the dataset creation steps and evaluation techniques of multi-label news categorisation task as part of text classification. We first present a newly obtained dataset for Uzbek text classification, which was collected from 10 different news and press websites and covers 15 categories of news, press and law texts. We also present a comprehensive evaluation of different models, ranging from traditional bag-of-words models to deep learning architectures, on this newly created dataset. Our experiments show that the Recurrent Neural Network (RNN) and Convolutional Neural Network (CNN) based models outperform the rule-based models. The best performance is achieved by the BERTbek model, which is a transformer-based BERT model trained on the Uzbek corpus. Our findings provide a good baseline for further research in Uzbek text classification.
• Abstract（参考訳）: テキスト分類は自然言語処理(NLP)において重要な課題であり、テキストデータを事前に定義されたクラスに分類することが目的である。 本研究では,テキスト分類の一環として,マルチラベルニュース分類タスクのデータセット作成手順と評価手法を分析した。 まず,新たに得られたウズベク語テキスト分類データセットを10種類のニュース・報道サイトから収集し,15種類のニュース・報道・法律テキストを網羅した。 また,この新たなデータセット上で,従来の単語の袋モデルからディープラーニングアーキテクチャまで,さまざまなモデルの包括的評価を行う。 実験の結果,recurrent neural network (rnn) とconvolutional neural network (cnn) のモデルがルールベースモデルよりも優れていることがわかった。 最高のパフォーマンスは、Uzbekコーパスでトレーニングされた変換器ベースのBERTモデルであるBERTbekモデルによって達成される。 本研究は,ウズベク語テキスト分類のさらなる研究に有効なベースラインを提供する。

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