Fugu-MT 論文翻訳(概要): MMT: A Multilingual and Multi-Topic Indian Social Media Dataset

論文の概要: MMT: A Multilingual and Multi-Topic Indian Social Media Dataset

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00634v1
Date: Sun, 2 Apr 2023 21:39:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-04 17:01:59.851875
Title: MMT: A Multilingual and Multi-Topic Indian Social Media Dataset
Title（参考訳）: MMT: マルチリンガルでマルチトピックなインドのソーシャルメディアデータセット
Authors: Dwip Dalal, Vivek Srivastava, Mayank Singh
Abstract要約: ソーシャルメディアは異文化間コミュニケーションにおいて重要な役割を担っている。多くはコードミキシングと多言語形式で行われる。我々はTwitterから収集した大規模多言語・マルチトピックデータセット(MMT)を紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0413233169366503
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Social media plays a significant role in cross-cultural communication. A vast amount of this occurs in code-mixed and multilingual form, posing a significant challenge to Natural Language Processing (NLP) tools for processing such information, like language identification, topic modeling, and named-entity recognition. To address this, we introduce a large-scale multilingual, and multi-topic dataset (MMT) collected from Twitter (1.7 million Tweets), encompassing 13 coarse-grained and 63 fine-grained topics in the Indian context. We further annotate a subset of 5,346 tweets from the MMT dataset with various Indian languages and their code-mixed counterparts. Also, we demonstrate that the currently existing tools fail to capture the linguistic diversity in MMT on two downstream tasks, i.e., topic modeling and language identification. To facilitate future research, we will make the anonymized and annotated dataset available in the public domain.
Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは異文化間コミュニケーションにおいて重要な役割を担っている。言語識別、トピックモデリング、名前付き一致認識などの情報を処理するための自然言語処理(NLP)ツールにとって、大きな課題となっている。これを解決するために、インドにおける13の粗粒度と63のきめ細かいトピックを含む、Twitter (170万ツイート) から収集した大規模多言語、マルチトピックデータセット(MMT)を紹介した。さらに、MMTデータセットから5,346のツイートのサブセットに、さまざまなインドの言語とそのコードミキシングされたツイートを注釈付けします。また,現在存在するツールは,2つの下流タスク,すなわちトピックモデリングと言語識別において,MTの言語多様性を捉えることができないことを示す。今後の研究を容易にするため、パブリックドメインで匿名化およびアノテーション付きデータセットを利用可能にします。

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