論文の概要: ArBanking77: Intent Detection Neural Model and a New Dataset in Modern and Dialectical Arabic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19034v1
• Date: Sun, 29 Oct 2023 14:46:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 14:50:09.359340
• Title: ArBanking77: Intent Detection Neural Model and a New Dataset in Modern and Dialectical Arabic
• Title（参考訳）: ArBanking77: Intent Detection Neural Modelと現代アラビア語と方言アラビア語の新しいデータセット
• Authors: Mustafa Jarrar, Ahmet Birim, Mohammed Khalilia, Mustafa Erden, Sana Ghanem
• Abstract要約: 本稿では,銀行ドメインにおける意図検出のための大規模アラビア語データセットであるArBanking77について述べる。 我々のデータセットは、現代標準アラビア語(MSA)とパレスチナ方言の両方で31,404のクエリで、もともとのBritish Banking77データセットからアラベライズされ、ローカライズされた。 AraBERTに基づくニューラルネットワークをArBanking77で微調整し,MSAおよびパレスチナ方言で0.9209と0.8995のF1スコアを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4999814847776097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents the ArBanking77, a large Arabic dataset for intent detection in the banking domain. Our dataset was arabized and localized from the original English Banking77 dataset, which consists of 13,083 queries to ArBanking77 dataset with 31,404 queries in both Modern Standard Arabic (MSA) and Palestinian dialect, with each query classified into one of the 77 classes (intents). Furthermore, we present a neural model, based on AraBERT, fine-tuned on ArBanking77, which achieved an F1-score of 0.9209 and 0.8995 on MSA and Palestinian dialect, respectively. We performed extensive experimentation in which we simulated low-resource settings, where the model is trained on a subset of the data and augmented with noisy queries to simulate colloquial terms, mistakes and misspellings found in real NLP systems, especially live chat queries. The data and the models are publicly available at https://sina.birzeit.edu/arbanking77.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,銀行ドメインにおける意図検出のための大規模アラビア語データセットArBanking77を提案する。 このデータセットは、ArBanking77データセットへの13,083のクエリで構成され、モダン標準アラビア語(MSA)とパレスチナ方言の両方で31,404のクエリを持ち、各クエリは77のクラスの1つに分類されている。 さらに, AraBERTに基づくニューラルネットワークをArBanking77で微調整し, MSAおよびパレスチナ方言でそれぞれ0.9209と0.8995のF1スコアを達成した。 そこで我々は,データのサブセット上でモデルをトレーニングし,ノイズの多いクエリを付加し,実際のnlpシステム,特にライブチャットクエリに見られる語句,誤り,ミススペルをシミュレートする低リソース設定をシミュレートする実験を行った。 データとモデルはhttps://sina.birzeit.edu/arbanking77.comで公開されている。

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