Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Uncertainty-based Retrieval Framework for Ancient Chinese CWS and POS

論文の概要: The Uncertainty-based Retrieval Framework for Ancient Chinese CWS and POS

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08496v1
Date: Thu, 12 Oct 2023 16:55:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-14 08:46:18.103418
Title: The Uncertainty-based Retrieval Framework for Ancient Chinese CWS and POS
Title（参考訳）: 古代中国のCWSとPOSのための不確実性に基づく検索フレームワーク
Authors: Pengyu Wang, Zhichen Ren
Abstract要約: 本稿では,古漢語と音声タグの枠組みを提案する。一方,文節意味論を捉えようとする一方で,ベースラインモデルの不確実なサンプルを再予測する。我々のアーキテクチャの性能は、CRFやJiayanのような既存のツールで事前訓練されたBERTよりも優れています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9227136203353865
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automatic analysis for modern Chinese has greatly improved the accuracy of text mining in related fields, but the study of ancient Chinese is still relatively rare. Ancient text division and lexical annotation are important parts of classical literature comprehension, and previous studies have tried to construct auxiliary dictionary and other fused knowledge to improve the performance. In this paper, we propose a framework for ancient Chinese Word Segmentation and Part-of-Speech Tagging that makes a twofold effort: on the one hand, we try to capture the wordhood semantics; on the other hand, we re-predict the uncertain samples of baseline model by introducing external knowledge. The performance of our architecture outperforms pre-trained BERT with CRF and existing tools such as Jiayan.
Abstract（参考訳）: 現代中国語の自動分析は、関連分野におけるテキストマイニングの精度を大幅に向上させたが、古代中国語の研究はまだ比較的稀である。古代のテキスト分割と辞書注釈は古典文学の理解の重要な部分であり、従来の研究では補助辞書やその他の融合した知識を構築して性能の向上に努めてきた。本稿では,古中国語の単語セグメンテーションとパート・オブ・Speech Taggingの枠組みを提案する。一方,単語の意味論を捉えようとする一方で,外部知識を導入して,ベースラインモデルの不確実なサンプルを再予測する。我々のアーキテクチャの性能は、CRFやJiayanのような既存のツールで事前訓練されたBERTよりも優れています。

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