論文の概要: BenCoref: A Multi-Domain Dataset of Nominal Phrases and Pronominal Reference Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03682v2
• Date: Tue, 30 May 2023 13:42:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 01:10:46.252801
• Title: BenCoref: A Multi-Domain Dataset of Nominal Phrases and Pronominal Reference Annotations
• Title（参考訳）: BenCoref: 名詞句と代名詞参照アノテーションのマルチドメインデータセット
• Authors: Shadman Rohan, Mojammel Hossain, Mohammad Mamun Or Rashid, Nabeel Mohammed
• Abstract要約: 我々は、4つの異なるドメインから収集されたBengaliテキストのコア参照アノテーションを含む新しいデータセットBenCorefを紹介した。 この比較的小さなデータセットには、48,569トークン内に502の参照クラスタを形成する5200の参照アノテーションが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Coreference Resolution is a well studied problem in NLP. While widely studied for English and other resource-rich languages, research on coreference resolution in Bengali largely remains unexplored due to the absence of relevant datasets. Bengali, being a low-resource language, exhibits greater morphological richness compared to English. In this article, we introduce a new dataset, BenCoref, comprising coreference annotations for Bengali texts gathered from four distinct domains. This relatively small dataset contains 5200 mention annotations forming 502 mention clusters within 48,569 tokens. We describe the process of creating this dataset and report performance of multiple models trained using BenCoref. We anticipate that our work sheds some light on the variations in coreference phenomena across multiple domains in Bengali and encourages the development of additional resources for Bengali. Furthermore, we found poor crosslingual performance at zero-shot setting from English, highlighting the need for more language-specific resources for this task.
• Abstract（参考訳）: 干渉分解能はNLPにおいてよく研究されている問題である。 英語や他の資源豊富な言語で広く研究されているが、ベンガル語における共参照分解の研究は、関連するデータセットがないため、ほとんど未調査のままである。 ベンガル語は低資源言語であり、英語に比べて形態的豊かである。 本稿では,4つの異なるドメインから収集したベンガルテキストのコリファレンスアノテーションを含む,新しいデータセットであるbencorefを紹介する。 この比較的小さなデータセットには、48,569トークン内に502の参照クラスタを形成する5200の参照アノテーションが含まれている。 本稿では,BenCorefを用いてトレーニングした複数のモデルの性能を報告する。 我々は,ベンガルの複数の領域におけるコア参照現象の変動に光を当て,ベンガルの新たな資源開発を促進することを期待する。 さらに、英語からゼロショット設定での言語横断性能が悪く、このタスクのための言語固有のリソースの必要性が強調された。

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