論文の概要: Code-Switched Language Identification is Harder Than You Think

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01505v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 15:38:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 14:39:21.987001
• Title: Code-Switched Language Identification is Harder Than You Think
• Title（参考訳）: コード変換言語識別は、想像以上に難しい
• Authors: Laurie Burchell, Alexandra Birch, Robert P. Thompson, Kenneth Heafield
• Abstract要約: コードスイッチングは、文字と音声の通信において一般的な現象である。 CSコーパスの構築の応用について検討する。 タスクをもっと多くの言語に拡張することで、タスクをより現実的にします。 文レベルのマルチラベルタグ付け問題としてタスクを再構築し、より難易度の高いものにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.63439391717691
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Code switching (CS) is a very common phenomenon in written and spoken communication but one that is handled poorly by many natural language processing applications. Looking to the application of building CS corpora, we explore CS language identification (LID) for corpus building. We make the task more realistic by scaling it to more languages and considering models with simpler architectures for faster inference. We also reformulate the task as a sentence-level multi-label tagging problem to make it more tractable. Having defined the task, we investigate three reasonable models for this task and define metrics which better reflect desired performance. We present empirical evidence that no current approach is adequate and finally provide recommendations for future work in this area.
• Abstract（参考訳）: コードスイッチング(cs)は、文字と音声のコミュニケーションにおいて非常に一般的な現象であるが、多くの自然言語処理アプリケーションでは扱いにくい。 CSコーパス構築の応用について,コーパス構築のためのCS言語識別(LID)について検討する。 より多くの言語に拡張し、よりシンプルなアーキテクチャでより高速な推論モデルを検討することで、タスクをより現実的にします。 また,タスクをより扱いやすくするために,文レベルのマルチラベルタグ問題としてタスクを再構成する。 タスクを定義して、このタスクに合理的な3つのモデルを調査し、望ましいパフォーマンスをよりよく反映するメトリクスを定義します。 我々は、現在のアプローチが適切でないという実証的な証拠を示し、最終的にこの分野における今後の作業について推奨する。

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