論文の概要: Natural Language Processing for Dialects of a Language: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05632v2
• Date: Thu, 28 Mar 2024 21:47:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 19:57:29.405468
• Title: Natural Language Processing for Dialects of a Language: A Survey
• Title（参考訳）: 自然言語による方言の自然言語処理に関する調査
• Authors: Aditya Joshi, Raj Dabre, Diptesh Kanojia, Zhuang Li, Haolan Zhan, Gholamreza Haffari, Doris Dippold,
• Abstract要約: 最先端自然言語処理(NLP)モデルは、大規模なトレーニングコーパスでトレーニングされ、評価データセットで最上位のパフォーマンスを報告します。 この調査は、これらのデータセットの重要な属性である言語の方言を掘り下げる。 方言データセットに対するNLPモデルの性能劣化と言語技術のエクイティへのその影響を動機として,我々はデータセットやアプローチの観点から,方言に対するNLPの過去の研究を調査した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.93337350526933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State-of-the-art natural language processing (NLP) models are trained on massive training corpora, and report a superlative performance on evaluation datasets. This survey delves into an important attribute of these datasets: the dialect of a language. Motivated by the performance degradation of NLP models for dialectic datasets and its implications for the equity of language technologies, we survey past research in NLP for dialects in terms of datasets, and approaches. We describe a wide range of NLP tasks in terms of two categories: natural language understanding (NLU) (for tasks such as dialect classification, sentiment analysis, parsing, and NLU benchmarks) and natural language generation (NLG) (for summarisation, machine translation, and dialogue systems). The survey is also broad in its coverage of languages which include English, Arabic, German among others. We observe that past work in NLP concerning dialects goes deeper than mere dialect classification, and . This includes early approaches that used sentence transduction that lead to the recent approaches that integrate hypernetworks into LoRA. We expect that this survey will be useful to NLP researchers interested in building equitable language technologies by rethinking LLM benchmarks and model architectures.
• Abstract（参考訳）: 最先端自然言語処理(NLP)モデルは、大規模なトレーニングコーパスでトレーニングされ、評価データセットで最上位のパフォーマンスを報告します。 この調査は、これらのデータセットの重要な属性である言語の方言を掘り下げる。 方言データセットに対するNLPモデルの性能劣化と言語技術のエクイティへのその影響を動機として,我々は,データセットの観点からのNLPにおける過去の研究を調査した。 自然言語理解(NLU)(方言分類,感情分析,構文解析,NLUベンチマークなどのタスク)と自然言語生成(NLG)(要約,機械翻訳,対話システム)の2つのカテゴリに分類される。 この調査はまた、英語、アラビア語、ドイツ語などを含む言語をカバーしている。 我々は,NLPにおける方言に関する過去の研究が,単なる方言分類よりも深くなっていることを観察する。 これには、ハイパーネットワークをLoRAに統合する最近のアプローチに繋がる、文のトランスダクションを使った初期のアプローチが含まれる。 この調査は,LLMベンチマークやモデルアーキテクチャを再考することによって,公平な言語技術の構築に関心を持つNLP研究者にとって有用であることが期待されている。

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