論文の概要: Persian Homograph Disambiguation: Leveraging ParsBERT for Enhanced Sentence Understanding with a Novel Word Disambiguation Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00028v2
- Date: Sat, 19 Oct 2024 17:34:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:14:49.327149
- Title: Persian Homograph Disambiguation: Leveraging ParsBERT for Enhanced Sentence Understanding with a Novel Word Disambiguation Dataset
- Title（参考訳）: ペルシャ語のホモグラフ曖昧化:新しい単語曖昧化データセットを用いた文理解のための ParsBERT の活用
- Authors: Seyed Moein Ayyoubzadeh, Kourosh Shahnazari,
- Abstract要約: ペルシャのホモグラフの曖昧化に適した新しいデータセットを提案する。
本研究は,コサイン類似性法による各種埋没物の徹底的な探索を含む。
我々は、精度、リコール、F1スコアの観点からモデルの性能を精査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Homograph disambiguation, the task of distinguishing words with identical spellings but different meanings, poses a substantial challenge in natural language processing. In this study, we introduce a novel dataset tailored for Persian homograph disambiguation. Our work encompasses a thorough exploration of various embeddings, evaluated through the cosine similarity method and their efficacy in downstream tasks like classification. Our investigation entails training a diverse array of lightweight machine learning and deep learning models for phonograph disambiguation. We scrutinize the models' performance in terms of Accuracy, Recall, and F1 Score, thereby gaining insights into their respective strengths and limitations. The outcomes of our research underscore three key contributions. First, we present a newly curated Persian dataset, providing a solid foundation for future research in homograph disambiguation. Second, our comparative analysis of embeddings highlights their utility in different contexts, enriching the understanding of their capabilities. Third, by training and evaluating a spectrum of models, we extend valuable guidance for practitioners in selecting suitable strategies for homograph disambiguation tasks. In summary, our study unveils a new dataset, scrutinizes embeddings through diverse perspectives, and benchmarks various models for homograph disambiguation. These findings empower researchers and practitioners to navigate the intricate landscape of homograph-related challenges effectively.
- Abstract（参考訳）: ホモグラフの曖昧さ(Homograph disambiguation)は、同一の綴りと異なる意味を持つ単語を区別するタスクであり、自然言語処理において大きな課題となる。
本研究では,ペルシャのホモグラフの曖昧化に適した新しいデータセットを提案する。
本研究は,コサイン類似性手法による様々な埋め込みの徹底的な探索と,分類などの下流作業における有効性について考察する。
本研究は,音声の不明瞭化のための軽量機械学習と深層学習モデルを多種多様な訓練に応用する。
精度、リコール、F1スコアの観点からモデルの性能を精査し、それぞれの強みと限界について洞察を得る。
私たちの研究の結果は、3つの重要な貢献を裏付けています。
まず、新たにキュレートされたペルシアのデータセットを提示し、ホモグラフの曖昧さに関する将来の研究の確かな基盤を提供する。
第2に、埋め込みの比較分析は、その実用性を異なる文脈で強調し、それらの能力の理解を深めます。
第3に、モデルのスペクトルをトレーニングし評価することにより、ホモグラフの曖昧化タスクに適した戦略を選択するための実践者のための貴重なガイダンスを拡張する。
要約して,本研究では,様々な視点から埋め込みを精査し,ホモグラフの曖昧さをベンチマークする新しいデータセットを公表する。
これらの知見は、研究者や実践者が、ホモグラフに関連する課題の複雑な景観を効果的にナビゲートすることを可能にする。
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