論文の概要: ALDi: Quantifying the Arabic Level of Dialectness of Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13747v1
- Date: Fri, 20 Oct 2023 18:07:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 05:39:32.982106
- Title: ALDi: Quantifying the Arabic Level of Dialectness of Text
- Title（参考訳）: ALDi: テキストのアラビア方言のレベルを定量化
- Authors: Amr Keleg, Sharon Goldwater, Walid Magdy
- Abstract要約: 我々は、アラビア語話者が方言のスペクトルを知覚し、文レベルでアラビア方言レベル(ALDi)として機能すると主張している。
AOC-ALDiの詳細な分析を行い、訓練したモデルが他のコーパスの方言のレベルを効果的に識別できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.37857915257019
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Transcribed speech and user-generated text in Arabic typically contain a
mixture of Modern Standard Arabic (MSA), the standardized language taught in
schools, and Dialectal Arabic (DA), used in daily communications. To handle
this variation, previous work in Arabic NLP has focused on Dialect
Identification (DI) on the sentence or the token level. However, DI treats the
task as binary, whereas we argue that Arabic speakers perceive a spectrum of
dialectness, which we operationalize at the sentence level as the Arabic Level
of Dialectness (ALDi), a continuous linguistic variable. We introduce the
AOC-ALDi dataset (derived from the AOC dataset), containing 127,835 sentences
(17% from news articles and 83% from user comments on those articles) which are
manually labeled with their level of dialectness. We provide a detailed
analysis of AOC-ALDi and show that a model trained on it can effectively
identify levels of dialectness on a range of other corpora (including dialects
and genres not included in AOC-ALDi), providing a more nuanced picture than
traditional DI systems. Through case studies, we illustrate how ALDi can reveal
Arabic speakers' stylistic choices in different situations, a useful property
for sociolinguistic analyses.
- Abstract（参考訳）: アラビア語で転写された音声とユーザー生成テキストは、典型的には現代の標準アラビア語(msa)と、学校で教えられた標準アラビア語(da)の混合を含んでいる。
この変化に対処するため、アラビア語のNLPにおける以前の研究は、文やトークンのレベルでの方言識別(DI)に焦点を当てていた。
しかし、DIはタスクをバイナリとして扱うのに対し、アラビア語話者は方言のスペクトルを知覚し、文レベルでは連続的な言語変数であるアラビア方言レベル(ALDi)として操作する。
aoc-aldiデータセット(aocデータセットから派生したもので、ニュース記事から127,835文(17%)、それらの記事に対するユーザーコメントから83%)を手作業でラベル付けしたデータセットである。
aoc-aldiの詳細な分析を行い、訓練されたモデルが他のコーパス(aoc-aldiに含まれない方言やジャンルを含む)の方言のレベルを効果的に識別できることを示し、従来のdiシステムよりもニュアンス的なイメージを提供する。
ケーススタディを通じて,aldiがアラビア語話者のスタイル選択を異なる状況で明らかにし,社会言語学的分析に有用であることを示す。
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