論文の概要: Prompting Towards Alleviating Code-Switched Data Scarcity in Under-Resourced Languages with GPT as a Pivot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17216v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 07:44:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 13:44:15.354199
• Title: Prompting Towards Alleviating Code-Switched Data Scarcity in Under-Resourced Languages with GPT as a Pivot
• Title（参考訳）: GPTをPivotとするUnder-Resourced言語におけるコードスイッチデータスカシティの緩和に向けたプロンプト
• Authors: Michelle Terblanche, Kayode Olaleye, Vukosi Marivate,
• Abstract要約: 本研究により, GPT 3.5は, 英語, よるば, 英語のコード変更文を生成することができた。 ヨルバのような非ラテン文字を用いた言語の文の質は、アフリカーンス英語の成功率と比較してかなり低い。 本稿では,GPTを用いた合成コードスイッチングデータの多様性向上のためのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3741556944830366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many multilingual communities, including numerous in Africa, frequently engage in code-switching during conversations. This behaviour stresses the need for natural language processing technologies adept at processing code-switched text. However, data scarcity, particularly in African languages, poses a significant challenge, as many are low-resourced and under-represented. In this study, we prompted GPT 3.5 to generate Afrikaans--English and Yoruba--English code-switched sentences, enhancing diversity using topic-keyword pairs, linguistic guidelines, and few-shot examples. Our findings indicate that the quality of generated sentences for languages using non-Latin scripts, like Yoruba, is considerably lower when compared with the high Afrikaans-English success rate. There is therefore a notable opportunity to refine prompting guidelines to yield sentences suitable for the fine-tuning of language models. We propose a framework for augmenting the diversity of synthetically generated code-switched data using GPT and propose leveraging this technology to mitigate data scarcity in low-resourced languages, underscoring the essential role of native speakers in this process.
• Abstract（参考訳）: アフリカの多くの人々を含む多くの多言語コミュニティは、会話中に頻繁にコード交換に従事している。 この振る舞いは、コード変更されたテキストを処理するのに適した自然言語処理技術の必要性を強調している。 しかし、特にアフリカの言語におけるデータ不足は、多くが低リソースで低表現であるため、大きな課題となっている。 本研究は, GPT 3.5に, 英語とヨルバ語で書かれた音声文を生成させ, 話題キーワードペア, 言語ガイドライン, 少数例を用いて多様性を高めた。 その結果,非ラテン文字を用いた言語における生成文の品質は,アフリカーンス英語の成功率と比較すると,かなり低いことがわかった。 したがって、言語モデルの微調整に適した文を提示するためのガイドラインを洗練させる重要な機会がある。 本稿では,GPTを用いた合成コードスイッチングデータの多様性向上のためのフレームワークを提案し,この技術を利用して低リソース言語におけるデータ不足を軽減し,本プロセスにおけるネイティブ話者の役割を浮き彫りにする。

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