論文の概要: Sejarah dan Perkembangan Teknik Natural Language Processing (NLP) Bahasa
Indonesia: Tinjauan tentang sejarah, perkembangan teknologi, dan aplikasi NLP
dalam bahasa Indonesia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02746v1
- Date: Tue, 28 Mar 2023 02:31:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-09 05:25:56.446393
- Title: Sejarah dan Perkembangan Teknik Natural Language Processing (NLP) Bahasa
Indonesia: Tinjauan tentang sejarah, perkembangan teknologi, dan aplikasi NLP
dalam bahasa Indonesia
- Title(参考訳): Sejarah dan Perkembangan Teknik Natural Language Processing (NLP) Bahasa Indonesia: Tinjauan tentang sejarah, perkembangan teknologi, dan aplikasi NLP dalam bahasa Indonesia
- Authors: Mukhlis Amien
- Abstract要約: レビューでは、開発されている基本的な技術、方法、実践的な応用に焦点を当てている。
茎形成、音声タグ付け、関連する手法などの基本的なNLP技術の発展を記述している。
言語間情報検索システム、情報抽出、感情分析における実践的応用について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study provides an overview of the history of the development of Natural
Language Processing (NLP) in the context of the Indonesian language, with a
focus on the basic technologies, methods, and practical applications that have
been developed. This review covers developments in basic NLP technologies such
as stemming, part-of-speech tagging, and related methods; practical
applications in cross-language information retrieval systems, information
extraction, and sentiment analysis; and methods and techniques used in
Indonesian language NLP research, such as machine learning, statistics-based
machine translation, and conflict-based approaches. This study also explores
the application of NLP in Indonesian language industry and research and
identifies challenges and opportunities in Indonesian language NLP research and
development. Recommendations for future Indonesian language NLP research and
development include developing more efficient methods and technologies,
expanding NLP applications, increasing sustainability, further research into
the potential of NLP, and promoting interdisciplinary collaboration. It is
hoped that this review will help researchers, practitioners, and the government
to understand the development of Indonesian language NLP and identify
opportunities for further research and development.
- Abstract(参考訳): 本研究は,インドネシア語の文脈における自然言語処理(nlp)開発の歴史を概観し,開発されてきた基礎技術,手法,実践的応用に焦点をあてたものである。
本稿では,steming,part-of-speech tagging,および関連する手法,言語間情報検索システム,情報抽出,感情分析における実践的応用,およびインドネシア語nlp研究における機械学習,統計に基づく機械翻訳,コンフリクトベースアプローチなどの手法と手法について述べる。
本研究は,インドネシア語産業におけるNLPの適用について検討し,インドネシア語NLPの研究開発における課題と機会を明らかにする。
将来のインドネシア語によるNLP研究・開発への勧告には、より効率的な方法や技術の開発、NLPアプリケーションの拡大、持続可能性の向上、NLPの可能性のさらなる研究、学際協力の促進などが含まれる。
このレビューは、インドネシア語nlpの発展を理解し、さらなる研究と発展の機会を特定するために、研究者、実践者、政府に役立つと期待されている。
関連論文リスト
- Natural Language Processing for Dialects of a Language: A Survey [59.78833854847185]
最先端自然言語処理(NLP)モデルは、大規模なトレーニングコーパスでトレーニングされ、評価データセットで最上位のパフォーマンスを報告します。
この調査は、これらのデータセットの重要な属性である言語の方言を掘り下げる。
方言データセットに対するNLPモデルの性能劣化と言語技術のエクイティへのその影響を動機として,我々はデータセットやアプローチの観点から,方言に対するNLPの過去の研究を調査した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T03:04:38Z) - A Review of the Trends and Challenges in Adopting Natural Language
Processing Methods for Education Feedback Analysis [4.040584701067227]
機械学習、ディープラーニング、自然言語処理(NLP)はAIのサブセットであり、データ処理とモデリングのさまざまな領域に取り組む。
本稿では、現在の機会を概観した、AIが教育に与える影響の概要について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-20T23:38:58Z) - An Inclusive Notion of Text [69.36678873492373]
テキストの概念の明確さは再現可能で一般化可能なNLPにとって不可欠である,と我々は主張する。
言語的および非言語的要素の2層分類を導入し,NLPモデリングに使用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-10T14:26:43Z) - Meta Learning for Natural Language Processing: A Survey [88.58260839196019]
ディープラーニングは自然言語処理(NLP)分野において主要な技術である。
ディープラーニングには多くのラベル付きデータが必要です。
メタ学習は、より良いアルゴリズムを学ぶためのアプローチを研究する機械学習の分野である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-03T13:58:38Z) - Systematic Inequalities in Language Technology Performance across the
World's Languages [94.65681336393425]
本稿では,言語技術のグローバルな有用性を評価するためのフレームワークを紹介する。
本分析では, ユーザ対応技術と言語的NLPタスクの両面において, より深く研究されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-13T14:03:07Z) - Ensuring the Inclusive Use of Natural Language Processing in the Global
Response to COVID-19 [58.720142291102135]
低リソース言語を網羅することで、現在のNLPアプローチと将来のNLPアプローチをより包括的に行う方法について議論する。
我々は,NLPの正の社会的影響を最大化することに関心のある研究者のために,いくつかの今後の方向性を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-11T12:54:26Z) - FedNLP: A Research Platform for Federated Learning in Natural Language
Processing [55.01246123092445]
NLPのフェデレーションラーニングのための研究プラットフォームであるFedNLPを紹介します。
FedNLPは、テキスト分類、シーケンスタグ付け、質問応答、Seq2seq生成、言語モデリングなど、NLPで一般的なタスクの定式化をサポートしている。
FedNLPによる予備実験では、分散型データセットと集中型データセットの学習には大きなパフォーマンスギャップが存在することが明らかになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-18T11:04:49Z) - Deep Learning for Political Science [0.0]
機械学習、ディープラーニング、自然言語処理(NLP)、そしてより一般的には、人工知能(AI)が理論をテストする新しい機会を開きつつある。
政治科学は伝統的に、投票行動、政策決定、国際紛争、国際開発などの分野の研究に計算手法を用いてきた。
本章では政治学の例を例に紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-13T19:14:37Z) - Natural Language Processing Advancements By Deep Learning: A Survey [0.755972004983746]
この調査は、ディープラーニングの恩恵を受けたNLPのさまざまな側面と応用を分類し、対処する。
コアNLPタスクとアプリケーションをカバーするもので、深層学習手法とモデルがどのようにこれらの領域を前進させるかを記述している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-02T21:32:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。