論文の概要: CreoleVal: Multilingual Multitask Benchmarks for Creoles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19567v3
- Date: Mon, 6 May 2024 15:30:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 00:35:15.986660
- Title: CreoleVal: Multilingual Multitask Benchmarks for Creoles
- Title（参考訳）: CreoleVal: クリーンのためのマルチ言語マルチタスクベンチマーク
- Authors: Heather Lent, Kushal Tatariya, Raj Dabre, Yiyi Chen, Marcell Fekete, Esther Ploeger, Li Zhou, Ruth-Ann Armstrong, Abee Eijansantos, Catriona Malau, Hans Erik Heje, Ernests Lavrinovics, Diptesh Kanojia, Paul Belony, Marcel Bollmann, Loïc Grobol, Miryam de Lhoneux, Daniel Hershcovich, Michel DeGraff, Anders Søgaard, Johannes Bjerva,
- Abstract要約: CreoleValは8つの異なるNLPタスクにまたがるベンチマークデータセットの集合である。
これは、理解、関係分類、クレオールの機械翻訳のための新しい開発データセットの集合である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.50887462355172
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Creoles represent an under-explored and marginalized group of languages, with few available resources for NLP research.While the genealogical ties between Creoles and a number of highly-resourced languages imply a significant potential for transfer learning, this potential is hampered due to this lack of annotated data. In this work we present CreoleVal, a collection of benchmark datasets spanning 8 different NLP tasks, covering up to 28 Creole languages; it is an aggregate of novel development datasets for reading comprehension, relation classification, and machine translation for Creoles, in addition to a practical gateway to a handful of preexisting benchmarks. For each benchmark, we conduct baseline experiments in a zero-shot setting in order to further ascertain the capabilities and limitations of transfer learning for Creoles. Ultimately, we see CreoleVal as an opportunity to empower research on Creoles in NLP and computational linguistics, and in general, a step towards more equitable language technology around the globe.
- Abstract（参考訳）: クレオールは、NLP研究のために利用可能な資源がほとんどない未調査の言語群であり、クレオールと多くの高リソース言語との系譜的結びつきは、伝達学習の重要な可能性を示しているが、この注釈付きデータが欠如していることから、このポテンシャルは妨げられている。
この研究では、最大28のCreole言語をカバーする8つの異なるNLPタスクにまたがるベンチマークデータセットのコレクションであるCreoleValを紹介します。
ベンチマーク毎にゼロショット設定でベースライン実験を行い、クレオールの移動学習の能力と限界をさらに確認する。
最終的に、CreoleValは、NLPおよび計算言語学におけるクレオールの研究を強化する機会であり、一般的には、世界中のより公平な言語技術への一歩であると考えています。
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