論文の概要: NusaWrites: Constructing High-Quality Corpora for Underrepresented and Extremely Low-Resource Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10661v2
• Date: Wed, 20 Sep 2023 02:15:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-21 10:29:24.075024
• Title: NusaWrites: Constructing High-Quality Corpora for Underrepresented and Extremely Low-Resource Languages
• Title（参考訳）: NusaWrites: 表現不足と極端に低リソースな言語のための高品質コーパスの構築
• Authors: Samuel Cahyawijaya, Holy Lovenia, Fajri Koto, Dea Adhista, Emmanuel Dave, Sarah Oktavianti, Salsabil Maulana Akbar, Jhonson Lee, Nuur Shadieq, Tjeng Wawan Cenggoro, Hanung Wahyuning Linuwih, Bryan Wilie, Galih Pradipta Muridan, Genta Indra Winata, David Moeljadi, Alham Fikri Aji, Ayu Purwarianti, Pascale Fung
• Abstract要約: インドネシアの地方言語について事例研究を行う。 データセット構築におけるオンラインスクラップ,人文翻訳,および母語話者による段落作成の有効性を比較した。 本研究は,母語話者による段落作成によって生成されたデータセットが,語彙的多様性と文化的内容の点で優れた品質を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.808217147579036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Democratizing access to natural language processing (NLP) technology is crucial, especially for underrepresented and extremely low-resource languages. Previous research has focused on developing labeled and unlabeled corpora for these languages through online scraping and document translation. While these methods have proven effective and cost-efficient, we have identified limitations in the resulting corpora, including a lack of lexical diversity and cultural relevance to local communities. To address this gap, we conduct a case study on Indonesian local languages. We compare the effectiveness of online scraping, human translation, and paragraph writing by native speakers in constructing datasets. Our findings demonstrate that datasets generated through paragraph writing by native speakers exhibit superior quality in terms of lexical diversity and cultural content. In addition, we present the \datasetname{} benchmark, encompassing 12 underrepresented and extremely low-resource languages spoken by millions of individuals in Indonesia. Our empirical experiment results using existing multilingual large language models conclude the need to extend these models to more underrepresented languages. We release the NusaWrites dataset at https://github.com/IndoNLP/nusa-writes.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(nlp)技術へのアクセスの民主化は、特に低表現言語と極めて低リソース言語において重要である。 これまでの研究は、オンラインスクレイピングと文書翻訳を通じて、これらの言語のためのラベル付きおよびラベルなしコーパスの開発に注力してきた。 これらの手法は有効で費用効率が良いことが証明されているが,語彙多様性の欠如や地域社会への文化的関連性など,コーパスの限界が指摘されている。 このギャップに対処するため,インドネシアの地方言語について事例研究を行う。 データセット構築におけるオンラインスクラップ,人文翻訳,および母語話者による段落作成の有効性を比較した。 本研究は,母語話者による段落作成によって生成されたデータセットが,語彙的多様性と文化的内容の点で優れた品質を示すことを示す。 さらに,インドネシアの何百万人もの個人によって話される12の低表現および極低リソース言語を含む, \datasetname{} ベンチマークを提示する。 既存の多言語大言語モデルを用いた実証実験の結果、これらのモデルをより表現不足の言語に拡張する必要性が判明した。 NusaWritesデータセットはhttps://github.com/IndoNLP/nusa-writesでリリースしています。

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