論文の概要: AlbNER: A Corpus for Named Entity Recognition in Albanian
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08741v1
- Date: Fri, 15 Sep 2023 20:03:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 19:45:26.477608
- Title: AlbNER: A Corpus for Named Entity Recognition in Albanian
- Title（参考訳）: AlbNER: アルバニア語で名前付きエンティティ認識のためのコーパス
- Authors: Erion \c{C}ano
- Abstract要約: 本稿では、アルバニア語ウィキペディアの記事から収集した900文のコーパスであるAlbNERについて述べる。
BERTとRoBERTaによる予備的な結果から、AlbNERデータを用いて微調整およびテストした結果、モデルサイズがNERのパフォーマンスにわずかに影響を与えているのに対して、言語転送は大きな影響を与えていることがわかる。
- 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: Scarcity of resources such as annotated text corpora for under-resourced
languages like Albanian is a serious impediment in computational linguistics
and natural language processing research. This paper presents AlbNER, a corpus
of 900 sentences with labeled named entities, collected from Albanian Wikipedia
articles. Preliminary results with BERT and RoBERTa variants fine-tuned and
tested with AlbNER data indicate that model size has slight impact on NER
performance, whereas language transfer has a significant one. AlbNER corpus and
these obtained results should serve as baselines for future experiments.
- Abstract（参考訳）: アルバニア語のような低リソース言語のための注釈付きテキストコーパスのようなリソース不足は、計算言語学や自然言語処理研究において深刻な障害となっている。
本稿では、アルバニア語ウィキペディアの記事から収集した900文のコーパスであるAlbNERについて述べる。
BERTとRoBERTaによる予備的な結果から、AlbNERデータを用いて微調整およびテストした結果、モデルサイズがNERのパフォーマンスにわずかに影響を与えているのに対して、言語転送は大きな影響を与えている。
AlbNERコーパスとこれらの結果は将来の実験のベースラインとなる。
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