論文の概要: MasakhaPOS: Part-of-Speech Tagging for Typologically Diverse African Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13989v1
• Date: Tue, 23 May 2023 12:15:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 16:39:42.397683
• Title: MasakhaPOS: Part-of-Speech Tagging for Typologically Diverse African Languages
• Title（参考訳）: MasakhaPOS: タイポロジー的に異なるアフリカの言語のための音声タグ
• Authors: Cheikh M. Bamba Dione, David Adelani, Peter Nabende, Jesujoba Alabi, Thapelo Sindane, Happy Buzaaba, Shamsuddeen Hassan Muhammad, Chris Chinenye Emezue, Perez Ogayo, Anuoluwapo Aremu, Catherine Gitau, Derguene Mbaye, Jonathan Mukiibi, Blessing Sibanda, Bonaventure F. P. Dossou, Andiswa Bukula, Rooweither Mabuya, Allahsera Auguste Tapo, Edwin Munkoh-Buabeng, victoire Memdjokam Koagne, Fatoumata Ouoba Kabore, Amelia Taylor, Godson Kalipe, Tebogo Macucwa, Vukosi Marivate, Tajuddeen Gwadabe, Mboning Tchiaze Elvis, Ikechukwu Onyenwe, Gratien Atindogbe, Tolulope Adelani, Idris Akinade, Olanrewaju Samuel, Marien Nahimana, Th\'eog\`ene Musabeyezu, Emile Niyomutabazi, Ester Chimhenga, Kudzai Gotosa, Patrick Mizha, Apelete Agbolo, Seydou Traore, Chinedu Uchechukwu, Aliyu Yusuf, Muhammad Abdullahi and Dietrich Klakow
• Abstract要約: 原型的に多様性のある20のアフリカ諸言語を対象としたPOSデータセットとして最大であるMashokhaPOSを提案する。 本稿では,これらの言語に対して,UD(UniversalDependency)ガイドラインを用いてPOSを注釈付けする際の課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.86385861664505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present MasakhaPOS, the largest part-of-speech (POS) dataset for 20 typologically diverse African languages. We discuss the challenges in annotating POS for these languages using the UD (universal dependencies) guidelines. We conducted extensive POS baseline experiments using conditional random field and several multilingual pre-trained language models. We applied various cross-lingual transfer models trained with data available in UD. Evaluating on the MasakhaPOS dataset, we show that choosing the best transfer language(s) in both single-source and multi-source setups greatly improves the POS tagging performance of the target languages, in particular when combined with cross-lingual parameter-efficient fine-tuning methods. Crucially, transferring knowledge from a language that matches the language family and morphosyntactic properties seems more effective for POS tagging in unseen languages.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,20の類型的に多様なアフリカ言語を対象としたPOSデータセットであるMashokhaPOSを提案する。 UD(UniversalDependency)ガイドラインを用いて,これらの言語に対してPOSに注釈をつける際の課題について議論する。 条件付きランダムフィールドと多言語事前学習言語モデルを用いたPOSベースライン実験を行った。 UDで利用可能なデータをトレーニングした多種多様な言語間移動モデルを適用した。 masakhaposデータセット上での評価では、単一ソースと複数ソースの両方で最高の転送言語を選択することで、特に言語間パラメータ効率の良い微調整手法と組み合わせることで、ターゲット言語のposタグ性能が大幅に向上することが示された。 重要な点として、言語ファミリーと形態素的特性にマッチする言語から知識を移すことは、未熟な言語でのposタグ付けにより効果的である。

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