論文の概要: Advancing the Arabic WordNet: Elevating Content Quality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20215v1
• Date: Fri, 29 Mar 2024 14:54:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 15:24:49.803441
• Title: Advancing the Arabic WordNet: Elevating Content Quality
• Title（参考訳）: アラビア語WordNetの進化:コンテンツ品質の向上
• Authors: Abed Alhakim Freihat, Hadi Khalilia, Gábor Bella, Fausto Giunchiglia,
• Abstract要約: 本稿では,複数次元のレキシコ・セマンティックな資源品質に対処するアラビア語WordNetの大規模な改訂について紹介する。 既存のアラビア語のWordNetのシンセセットの58%以上を更新します。 言語多様性と非翻訳性の問題に対処するため,新しい要素であるフレーズと語彙のギャップによってワードネット構造を拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.438749883590216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-quality WordNets are crucial for achieving high-quality results in NLP applications that rely on such resources. However, the wordnets of most languages suffer from serious issues of correctness and completeness with respect to the words and word meanings they define, such as incorrect lemmas, missing glosses and example sentences, or an inadequate, Western-centric representation of the morphology and the semantics of the language. Previous efforts have largely focused on increasing lexical coverage while ignoring other qualitative aspects. In this paper, we focus on the Arabic language and introduce a major revision of the Arabic WordNet that addresses multiple dimensions of lexico-semantic resource quality. As a result, we updated more than 58% of the synsets of the existing Arabic WordNet by adding missing information and correcting errors. In order to address issues of language diversity and untranslatability, we also extended the wordnet structure by new elements: phrasets and lexical gaps.
• Abstract（参考訳）: 高品質なWordNetは、そのようなリソースに依存するNLPアプリケーションにおいて、高品質な結果を達成するために不可欠である。 しかし、ほとんどの言語のワードネットは、不正確な補題、失語、例文、形態学と言語の意味論の不十分で西洋中心の表現など、それらが定義する単語や単語の意味に関して、真正さと完全さの深刻な問題に悩まされている。 それまでの取り組みは、他の質的な側面を無視しながら、語彙的カバレッジの向上に重点を置いてきた。 本稿では,アラビア語に焦点をあて,複数次元のレキシコ・セマンティックな資源品質に対処するアラビア語WordNetの大規模な改訂を導入する。 その結果,既存のアラビア語のWordNetのシンセセットの58%以上を更新し,不足情報の追加と誤りの修正を行った。 言語多様性と非翻訳性の問題に対処するため,新しい要素であるフレーズと語彙のギャップによってワードネット構造を拡張した。

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