Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sebastian, Basti, Wastl?! Recognizing Named Entities in Bavarian Dialectal Data

論文の概要: Sebastian, Basti, Wastl?! Recognizing Named Entities in Bavarian Dialectal Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12749v1
Date: Tue, 19 Mar 2024 14:12:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-20 14:03:58.985193
Title: Sebastian, Basti, Wastl?! Recognizing Named Entities in Bavarian Dialectal Data
Title（参考訳）: セバスティアン、バスティ、ワストル?バイエルン方言における名前付き実体の認識
Authors: Siyao Peng, Zihang Sun, Huangyan Shan, Marie Kolm, Verena Blaschke, Ekaterina Artemova, Barbara Plank,
Abstract要約: 本稿では,バイエルン語ウィキペディアの記事(bar-wiki)とつぶやき(bar-tweet)に注釈付き161Kトークンを付加したドイツ語の方言NERデータセットであるBarNERを紹介する。バイエルン方言は、語彙分布、構文構成、実体情報において標準ドイツ語とは異なる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.914643388631728
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Named Entity Recognition (NER) is a fundamental task to extract key information from texts, but annotated resources are scarce for dialects. This paper introduces the first dialectal NER dataset for German, BarNER, with 161K tokens annotated on Bavarian Wikipedia articles (bar-wiki) and tweets (bar-tweet), using a schema adapted from German CoNLL 2006 and GermEval. The Bavarian dialect differs from standard German in lexical distribution, syntactic construction, and entity information. We conduct in-domain, cross-domain, sequential, and joint experiments on two Bavarian and three German corpora and present the first comprehensive NER results on Bavarian. Incorporating knowledge from the larger German NER (sub-)datasets notably improves on bar-wiki and moderately on bar-tweet. Inversely, training first on Bavarian contributes slightly to the seminal German CoNLL 2006 corpus. Moreover, with gold dialect labels on Bavarian tweets, we assess multi-task learning between five NER and two Bavarian-German dialect identification tasks and achieve NER SOTA on bar-wiki. We substantiate the necessity of our low-resource BarNER corpus and the importance of diversity in dialects, genres, and topics in enhancing model performance.
Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は、テキストからキー情報を抽出する基本的なタスクであるが、注釈付きリソースは方言には乏しい。本稿では,バイエルン語ウィキペディアの記事(bar-wiki)とつぶやき(bar-tweet)に161Kのトークンを付加したドイツ語の方言NERデータセットであるBarNERについて,ドイツ語のCoNLL 2006とGermEvalのスキーマを用いて紹介する。バイエルン方言は、語彙分布、構文構成、実体情報において標準ドイツ語とは異なる。 2つのバイエルンおよび3つのドイツのコーパスに対して、ドメイン内、クロスドメイン、シーケンシャルおよび共同実験を行い、バイエルンに関する最初の総合的なNER結果を示す。より大きなドイツのNER(sub-)データセットからの知識を組み込むことは、バーウィキやバーツイートで顕著に改善される。逆に、バイエルンでのトレーニングはドイツのCoNLL 2006コーパスにわずかに貢献する。さらに,バイエルン語ツイートのゴールド・ダイアログラベルを用いて,5つのNERと2つのバイエルン・ドイツ方言識別タスク間のマルチタスク学習を評価し,バーウィキ上でNER SOTAを実現する。我々は、低リソースのBarNERコーパスの必要性と、モデルパフォーマンス向上における方言、ジャンル、トピックにおける多様性の重要性を裏付ける。

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