論文の概要: Design and Implementation of a Tool for Extracting Uzbek Syllables
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15779v1
- Date: Mon, 25 Dec 2023 17:46:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 16:29:30.984530
- Title: Design and Implementation of a Tool for Extracting Uzbek Syllables
- Title（参考訳）: ウズベク音節抽出ツールの設計と実装
- Authors: Ulugbek Salaev, Elmurod Kuriyozov, Gayrat Matlatipov
- Abstract要約: シラビフィケーション(Syllabification)は、言語研究、言語技術、教育、および様々な分野に応用された多用途の言語ツールである。
本稿では,ルールベースの手法や機械学習アルゴリズムを含む,ウズベク語のシラビフィケーションに対する包括的アプローチを提案する。
実験の結果,両アプローチは高い精度を示し,99%以上であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The accurate syllabification of words plays a vital role in various Natural
Language Processing applications. Syllabification is a versatile linguistic
tool with applications in linguistic research, language technology, education,
and various fields where understanding and processing language is essential. In
this paper, we present a comprehensive approach to syllabification for the
Uzbek language, including rule-based techniques and machine learning
algorithms. Our rule-based approach utilizes advanced methods for dividing
words into syllables, generating hyphenations for line breaks and count of
syllables. Additionally, we collected a dataset for evaluating and training
using machine learning algorithms comprising word-syllable mappings,
hyphenations, and syllable counts to predict syllable counts as well as for the
evaluation of the proposed model. Our results demonstrate the effectiveness and
efficiency of both approaches in achieving accurate syllabification. The
results of our experiments show that both approaches achieved a high level of
accuracy, exceeding 99%. This study provides valuable insights and
recommendations for future research on syllabification and related areas in not
only the Uzbek language itself, but also in other closely-related Turkic
languages with low-resource factor.
- Abstract（参考訳）: 単語の正確な音節化は、様々な自然言語処理アプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
音節化(syllabification)は、言語研究、言語技術、教育、および言語理解と処理が不可欠である様々な分野に応用される多用途言語ツールである。
本稿では,ルールに基づく手法や機械学習アルゴリズムを含む,ウズベク語の音節化に関する包括的アプローチを提案する。
規則に基づく手法では,単語を音節に分割し,線断線や音節数をハイフン化する高度な手法を用いる。
さらに,単語の音節マッピング,ハイフン化,音節数を含む機械学習アルゴリズムを用いて,音節数を予測するデータセットを収集し,提案モデルの評価を行った。
以上の結果から, 両手法の有効性と有効性を示した。
実験の結果,両アプローチは高い精度を示し,99%以上であった。
この研究は、ウズベク語そのものだけでなく、低リソースの要因を持つ他の近縁なテュルク諸語においても、音節化と関連する分野に関する今後の研究のための貴重な洞察と助言を提供する。
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