Fugu-MT 論文翻訳(概要): dzNLP at NADI 2024 Shared Task: Multi-Classifier Ensemble with Weighted Voting and TF-IDF Features

論文の概要: dzNLP at NADI 2024 Shared Task: Multi-Classifier Ensemble with Weighted Voting and TF-IDF Features

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13608v1
Date: Thu, 18 Jul 2024 15:47:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-19 14:51:11.002965
Title: dzNLP at NADI 2024 Shared Task: Multi-Classifier Ensemble with Weighted Voting and TF-IDF Features
Title（参考訳）: dzNLP at NADI 2024 Shared Task: Multi-classifier Ensemble with Weighted Voting and TF-IDF Features
Authors: Mohamed Lichouri, Khaled Lounnas, Boualem Nadjib Zahaf, Mehdi Ayoub Rabiai,
Abstract要約: 本稿では,dzNLPチームのNADI 2024共有タスクへの貢献について述べる。我々のアプローチは、従来の機械学習技術に頼りながら、F1スコアと精度の点で競争性能を実証した。私たちのモデルは極めて正確でしたが、幅広い方言ラベルを思い出すのに苦労し、改善すべき重要な領域を強調しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents the contribution of our dzNLP team to the NADI 2024 shared task, specifically in Subtask 1 - Multi-label Country-level Dialect Identification (MLDID) (Closed Track). We explored various configurations to address the challenge: in Experiment 1, we utilized a union of n-gram analyzers (word, character, character with word boundaries) with different n-gram values; in Experiment 2, we combined a weighted union of Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) features with various weights; and in Experiment 3, we implemented a weighted major voting scheme using three classifiers: Linear Support Vector Classifier (LSVC), Random Forest (RF), and K-Nearest Neighbors (KNN). Our approach, despite its simplicity and reliance on traditional machine learning techniques, demonstrated competitive performance in terms of F1-score and precision. Notably, we achieved the highest precision score of 63.22% among the participating teams. However, our overall F1 score was approximately 21%, significantly impacted by a low recall rate of 12.87%. This indicates that while our models were highly precise, they struggled to recall a broad range of dialect labels, highlighting a critical area for improvement in handling diverse dialectal variations.
Abstract（参考訳）: 本稿では,我々のdzNLPチームによるNADI 2024共有タスクへの貢献について,特にSubtask 1- Multi-label Country-level Dialect Identification (MLDID) (Closed Track) において述べる。実験1ではn-gramアナライザ(単語,文字,文字,単語境界)と異なるn-gram値の結合を利用し,実験2では項周波数-逆文書周波数(TF-IDF)の重み付けを様々な重み付けで組み合わせ,実験3では線形支援ベクトル分類器(LSVC),ランダムフォレスト(RF),K-Nearest Neighbors(KNN)の3つの分類器を用いた重み付きメジャー投票方式を実装した。我々のアプローチは、従来の機械学習技術に頼りながら、F1スコアと精度の点で競争性能を実証した。特に、私たちは参加チームの中で63.22%という高い精度のスコアを獲得しました。しかし、F1の総得点は約21%で、リコール率は12.87%と大幅に低下した。これは、我々のモデルは極めて正確であったにもかかわらず、幅広い方言ラベルを思い出すのに苦労し、多様な方言のバリエーションを扱う上で重要な領域を浮き彫りにしたことを示している。

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