論文の概要: Contextual Spelling Correction with Language Model for Low-resource Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18072v1
• Date: Sun, 28 Apr 2024 05:29:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 18:02:54.143583
• Title: Contextual Spelling Correction with Language Model for Low-resource Setting
• Title（参考訳）: 低リソース設定のための言語モデルを用いた文脈スペル補正
• Authors: Nishant Luitel, Nirajan Bekoju, Anand Kumar Sah, Subarna Shakya,
• Abstract要約: 文脈理解を伴うSCモデルを提供するために、小規模な単語ベースの変換器LMを訓練する。 コーパスからエラー発生確率(エラーモデル)を抽出する。 LMとエラーモデルを組み合わせることで、よく知られたノイズチャネルフレームワークを通じてSCモデルを開発することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of Spell Correction(SC) in low-resource languages presents a significant challenge due to the availability of only a limited corpus of data and no annotated spelling correction datasets. To tackle these challenges a small-scale word-based transformer LM is trained to provide the SC model with contextual understanding. Further, the probabilistic error rules are extracted from the corpus in an unsupervised way to model the tendency of error happening(error model). Then the combination of LM and error model is used to develop the SC model through the well-known noisy channel framework. The effectiveness of this approach is demonstrated through experiments on the Nepali language where there is access to just an unprocessed corpus of textual data.
• Abstract（参考訳）: 低リソース言語におけるSpell Correction(SC)のタスクは、限られたデータコーパスのみが利用可能であり、注釈付きスペル補正データセットが存在しないため、大きな課題となる。 これらの課題に対処するために、文脈的理解を備えたSCモデルを提供するために、小規模な単語ベースの変換器LMを訓練する。 さらに、コーパスから確率的エラールールを非教師的方法で抽出し、エラー発生傾向(エラーモデル)をモデル化する。 そして、LMとエラーモデルを組み合わせることで、よく知られたノイズチャネルフレームワークを通じてSCモデルを開発する。 このアプローチの有効性は、未処理のテキストデータコーパスにのみアクセス可能なネパール語の実験によって実証される。

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