Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Analysis of Langauge Frequency and Error Correction for Esperanto

論文の概要: An Analysis of Langauge Frequency and Error Correction for Esperanto

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09696v1
Date: Thu, 15 Feb 2024 04:10:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-16 17:03:09.331209
Title: An Analysis of Langauge Frequency and Error Correction for Esperanto
Title（参考訳）: エスペラントにおけるLangauge周波数と誤り補正の検討
Authors: Junhong Liang
Abstract要約: Eo-GPデータセットを用いて包括的周波数解析を行う。次に,実例から得られたEo-GECデータセットを紹介する。 GPT-3.5 と GPT-4 を用いて,GPT-4 は自動評価と人的評価の両方において GPT-3.5 よりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Current Grammar Error Correction (GEC) initiatives tend to focus on major languages, with less attention given to low-resource languages like Esperanto. In this article, we begin to bridge this gap by first conducting a comprehensive frequency analysis using the Eo-GP dataset, created explicitly for this purpose. We then introduce the Eo-GEC dataset, derived from authentic user cases and annotated with fine-grained linguistic details for error identification. Leveraging GPT-3.5 and GPT-4, our experiments show that GPT-4 outperforms GPT-3.5 in both automated and human evaluations, highlighting its efficacy in addressing Esperanto's grammatical peculiarities and illustrating the potential of advanced language models to enhance GEC strategies for less commonly studied languages.
Abstract（参考訳）: 現在のGrammar Error Correction (GEC)イニシアチブは主要な言語に焦点を当てる傾向にあり、Esperantoのような低リソース言語にはあまり注目されていない。本稿では,まずEo-GPデータセットを用いて包括的周波数解析を行うことにより,このギャップを埋める。次に、eo-gecデータセットを紹介し、エラー識別のための詳細な言語的詳細をアノテートする。 GPT-3.5 と GPT-4 を応用して,GPT-4 は自動評価と人為評価の両方において GPT-3.5 よりも優れており,エスペラントの文法的特異性に対処する上での有効性と,あまり研究されていない言語に対する GEC 戦略を強化するための先進言語モデルの可能性を強調した。

関連論文リスト

GPT-3.5 for Grammatical Error Correction [0.4757470449749875]
本稿では,複数の言語における文法的誤り訂正(GEC)に対する GPT-3.5 の適用について検討する。我々は,いくつかの手法を用いて,GPT-3.5により提案される補正を自動評価する。英語では、GPT-3.5は高いリコールを示し、流動的な修正を生成し、文のセマンティクスを一般的に保存する。しかし、英語とロシア語の双方に対する人間の評価は、その強い誤り検出能力にもかかわらず、GPT-3.5はいくつかのエラータイプに悩まされていることを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-14T09:51:09Z)
Wav2Gloss: Generating Interlinear Glossed Text from Speech [78.64412090339044]
音声から4つの言語アノテーションを自動抽出するタスクであるWav2Glossを提案する。音声からのインターリニア・グロッシド・テキスト・ジェネレーションの今後の研究の基盤となる基盤となるものについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-19T21:45:29Z)
Native Language Identification with Large Language Models [60.80452362519818]
我々はGPTモデルがNLI分類に熟練していることを示し、GPT-4は0ショット設定でベンチマーク11テストセットで91.7%の新たなパフォーマンス記録を樹立した。また、従来の完全教師付き設定とは異なり、LLMは既知のクラスに制限されずにNLIを実行できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-13T00:52:15Z)
SOUL: Towards Sentiment and Opinion Understanding of Language [96.74878032417054]
我々は、言語感覚とオピニオン理解(SOUL)と呼ばれる新しいタスクを提案する。 SOULは2つのサブタスクを通して感情理解を評価することを目的としている:レビュー(RC)と正当化生成(JG)。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-27T06:48:48Z)
FlaCGEC: A Chinese Grammatical Error Correction Dataset with Fine-grained Linguistic Annotation [11.421545095092815]
FlaCGECは、粒度の細かい言語アノテーションを備えた新しいCGECデータセットである。中国語の専門家が定義した言語スキーマから生のコーパスを収集し,ルールを用いて文の編集を行い,手作業で生成したサンプルを精査する。提案したFraCGECデータセットを用いて,様々な最先端CGEC手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-26T10:22:43Z)
A negation detection assessment of GPTs: analysis with the xNot360 dataset [9.165119034384027]
否定は自然言語の基本的側面であり、コミュニケーションと理解において重要な役割を果たす。我々は,xNot360データセットに適用したゼロショット予測手法を用いて,自然言語における否定の識別に焦点を当てた。 GPT-4はGPT-3.5を上回り,GPT-3.5は顕著な性能低下を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-29T02:27:48Z)
Inference-Time Policy Adapters (IPA): Tailoring Extreme-Scale LMs without Fine-tuning [96.13057811149827]
Inference-time Policy Adapters (IPA) を提案する。 IPAは、任意のユーザ目標を最適化するために訓練された軽量ポリシーアダプタを通じて、デコード期間中に大規模なベースモデルをガイドする。既製の言語モデルよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-24T11:52:55Z)
Is ChatGPT a Highly Fluent Grammatical Error Correction System? A Comprehensive Evaluation [41.94480044074273]
ChatGPTはGPT-3.5アーキテクチャに基づく大規模言語モデルである。本稿では,ChatGPTのテキスト内学習を用いて,ゼロショットチェーン・オブ・シント(CoT)と少数ショットCoT設定を設計する。本評価では,ChatGPTを3つの言語で5つの公式テストセット,および英語で3つの文書レベルGCCテストセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-04T12:33:40Z)
Analyzing the Performance of GPT-3.5 and GPT-4 in Grammatical Error Correction [28.58384091374763]
GPT-3とGPT-4モデルは強力で、様々な自然言語処理タスクで高い性能を発揮する。 GPT-3.5 モデル (text-davinci-003) と GPT-4 モデル (gpt-4-0314) の機能を GEC ベンチマークで検証した。 BEA-2019およびJFLEGデータセットにおける最良プロンプトの性能について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-25T03:08:49Z)
CLSE: Corpus of Linguistically Significant Entities [58.29901964387952]
専門家が注釈を付けた言語学的に重要なエンティティ(CLSE)のコーパスをリリースする。 CLSEは74種類のセマンティックタイプをカバーし、航空券売機からビデオゲームまで様々なアプリケーションをサポートする。言語的に代表されるNLG評価ベンチマークを,フランス語,マラティー語,ロシア語の3言語で作成する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-04T12:56:12Z)
A Unified Strategy for Multilingual Grammatical Error Correction with Pre-trained Cross-Lingual Language Model [100.67378875773495]
本稿では,多言語文法的誤り訂正のための汎用的かつ言語に依存しない戦略を提案する。我々の手法は言語固有の操作を使わずに多様な並列GECデータを生成する。 NLPCC 2018 Task 2のデータセット(中国語)で最先端の結果を達成し、Falko-Merlin(ドイツ語)とRULEC-GEC(ロシア語)の競合性能を得る。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-26T02:10:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。