Fugu-MT 論文翻訳(概要): Arabic Text Diacritization In The Age Of Transfer Learning: Token Classification Is All You Need

論文の概要: Arabic Text Diacritization In The Age Of Transfer Learning: Token Classification Is All You Need

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04848v1
Date: Tue, 9 Jan 2024 23:32:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-11 15:53:57.854478
Title: Arabic Text Diacritization In The Age Of Transfer Learning: Token Classification Is All You Need
Title（参考訳）: 転校学習時代のアラビア語テキスト読取:トークン分類は必要なすべて
Authors: Abderrahman Skiredj, Ismail Berrada
Abstract要約: 本稿では,アラビア文字発音タスクの新しい2段階アプローチであるPTCAD(Pre-FineTuned Token Classification for Arabic Diacritization)を紹介する。 PTCADは、事前訓練されたモデルのトークン分類タスクとしてアラビア文字発音処理を扱い、ファインタニングフェーズとファインタニングフェーズから構成される。既存のベンチマークと比較してワードエラー率(WER)が20%削減され、ATDタスクのGPT-4よりも優れたパフォーマンスを実現している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.731947770462531
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Automatic diacritization of Arabic text involves adding diacritical marks (diacritics) to the text. This task poses a significant challenge with noteworthy implications for computational processing and comprehension. In this paper, we introduce PTCAD (Pre-FineTuned Token Classification for Arabic Diacritization, a novel two-phase approach for the Arabic Text Diacritization task. PTCAD comprises a pre-finetuning phase and a finetuning phase, treating Arabic Text Diacritization as a token classification task for pre-trained models. The effectiveness of PTCAD is demonstrated through evaluations on two benchmark datasets derived from the Tashkeela dataset, where it achieves state-of-the-art results, including a 20\% reduction in Word Error Rate (WER) compared to existing benchmarks and superior performance over GPT-4 in ATD tasks.
Abstract（参考訳）: アラビア語のテキストの自動ダイアクリティカル化には、テキストにダイアクリティカルマーク(ダイアクリティカルマーク)を追加することが含まれる。このタスクは、計算処理と理解に注目すべき意味を持つ重要な課題をもたらす。本稿では,アラビア文字発音タスクの新しい2段階アプローチであるPTCAD(Pre-FineTuned Token Classification for Arabic Diacritization)を紹介する。 PTCADは、事前訓練されたモデルのトークン分類タスクとしてアラビア文字発音処理を扱い、ファインタニングフェーズとファインタニングフェーズから構成される。 PTCADの有効性は、Tashkeelaデータセットから得られた2つのベンチマークデータセットで評価され、既存のベンチマークに比べてワードエラー率(WER)が20倍減少し、ATDタスクにおいてGPT-4よりも優れたパフォーマンスを示す。

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