論文の概要: Classifier identification in Ancient Egyptian as a low-resource sequence-labelling task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00475v1
• Date: Sat, 29 Jun 2024 15:40:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 02:56:15.318581
• Title: Classifier identification in Ancient Egyptian as a low-resource sequence-labelling task
• Title（参考訳）: 低リソースシークエンスラベリング課題としての古代エジプトの分類器識別
• Authors: Dmitry Nikolaev, Jorke Grotenhuis, Haleli Harel, Orly Goldwasser,
• Abstract要約: 古代エジプト(AE)の書記体系は、グラテミック分類器(決定要因)の普及によって特徴づけられた 我々は,トレーニングデータの量が少なくても有望な性能を実現する一連のシーケンスラベリングニューラルモデルを実装した。 我々は、AEテキストの扱いから生じるトークン化と運用の問題について議論し、我々のアプローチを周波数ベースのベースラインと対比する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7237827208209208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The complex Ancient Egyptian (AE) writing system was characterised by widespread use of graphemic classifiers (determinatives): silent (unpronounced) hieroglyphic signs clarifying the meaning or indicating the pronunciation of the host word. The study of classifiers has intensified in recent years with the launch and quick growth of the iClassifier project, a web-based platform for annotation and analysis of classifiers in ancient and modern languages. Thanks to the data contributed by the project participants, it is now possible to formulate the identification of classifiers in AE texts as an NLP task. In this paper, we make first steps towards solving this task by implementing a series of sequence-labelling neural models, which achieve promising performance despite the modest amount of training data. We discuss tokenisation and operationalisation issues arising from tackling AE texts and contrast our approach with frequency-based baselines.
• Abstract（参考訳）: 複雑な古代エジプト語(AE)の文字体系は、グラテミック分類器(決定語)の広範囲な使用によって特徴づけられた: 暗黙(非発音)のヒエログリフ記号で、宿主の単語の意味や発音を示す。 分類器の研究は、古代・現代言語における分類器のアノテーションと分析のためのWebベースのプラットフォームであるiClassifierプロジェクトの立ち上げと迅速な成長により、近年激化している。 プロジェクト参加者が提供したデータのおかげで、AEテキスト中の分類器の識別をNLPタスクとして定式化することが可能になった。 本稿では,この課題を解決するための第一歩として,トレーニングデータの量が少なくても有望な性能を実現する一連のシーケンスラベリングニューラルモデルを提案する。 我々は、AEテキストの扱いから生じるトークン化と運用の問題について議論し、我々のアプローチを周波数ベースのベースラインと対比する。

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