論文の概要: Robust Generalization Strategies for Morpheme Glossing in an Endangered Language Documentation Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02777v1
• Date: Sun, 5 Nov 2023 21:45:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 15:49:01.685328
• Title: Robust Generalization Strategies for Morpheme Glossing in an Endangered Language Documentation Context
• Title（参考訳）: 絶滅危惧言語文書文脈におけるモーフェムグロースのためのロバスト一般化戦略
• Authors: Michael Ginn and Alexis Palmer
• Abstract要約: 本研究では,形態素ラベリングモデルが不明瞭なジャンルのテキストに対して,その性能を評価することによって一般化する能力について検討する。 すべての実験は、マヤ語のウスパンテコで書かれたテキストを使って行われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2783452228152923
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generalization is of particular importance in resource-constrained settings, where the available training data may represent only a small fraction of the distribution of possible texts. We investigate the ability of morpheme labeling models to generalize by evaluating their performance on unseen genres of text, and we experiment with strategies for closing the gap between performance on in-distribution and out-of-distribution data. Specifically, we use weight decay optimization, output denoising, and iterative pseudo-labeling, and achieve a 2% improvement on a test set containing texts from unseen genres. All experiments are performed using texts written in the Mayan language Uspanteko.
• Abstract（参考訳）: 一般化はリソース制約された設定において特に重要であり、利用可能なトレーニングデータは可能なテキストの分布のごく一部しか表現できない。 形態素ラベリングモデルの性能をテキストの非知覚ジャンルにおける性能評価によって一般化する能力について検討し,分布データと分布データとの差を閉じる手法を試す。 具体的には,重み劣化の最適化,出力分節化,反復的擬似ラベル化を行い,未熟なジャンルのテキストを含むテストセットにおいて2%の改善を実現する。 全ての実験はマヤ語のウスパンテコで書かれたテキストを用いて行われる。

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