論文の概要: Can a Neural Model Guide Fieldwork? A Case Study on Morphological Inflection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14628v1
- Date: Sun, 22 Sep 2024 23:40:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 21:45:58.971581
- Title: Can a Neural Model Guide Fieldwork? A Case Study on Morphological Inflection
- Title（参考訳）: ニューラルモデルガイドフィールドワークは可能か? : 形態的インフレクションのケーススタディ
- Authors: Aso Mahmudi, Borja Herce, Demian Inostroza Amestica, Andreas Scherbakov, Eduard Hovy, Ekaterina Vylomova,
- Abstract要約: 言語学のフィールドワークは、言語の文書化と保存において重要な要素である。
本稿では,言語学者をフィールドワーク中に指導し,言語学者と話者の相互作用のダイナミクスを説明する新しいモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.48094693551887
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Linguistic fieldwork is an important component in language documentation and preservation. However, it is a long, exhaustive, and time-consuming process. This paper presents a novel model that guides a linguist during the fieldwork and accounts for the dynamics of linguist-speaker interactions. We introduce a novel framework that evaluates the efficiency of various sampling strategies for obtaining morphological data and assesses the effectiveness of state-of-the-art neural models in generalising morphological structures. Our experiments highlight two key strategies for improving the efficiency: (1) increasing the diversity of annotated data by uniform sampling among the cells of the paradigm tables, and (2) using model confidence as a guide to enhance positive interaction by providing reliable predictions during annotation.
- Abstract（参考訳）: 言語学のフィールドワークは、言語の文書化と保存において重要な要素である。
しかし、それは長く、徹底的で、時間を要するプロセスです。
本稿では,言語学者をフィールドワーク中に指導し,言語学者と話者の相互作用のダイナミクスを説明する新しいモデルを提案する。
本稿では,モルフォロジーデータを得るための様々なサンプリング戦略の効率を評価し,モルフォロジー構造を一般化する上での最先端のニューラルネットワークの有効性を評価する新しいフレームワークを提案する。
実験では,(1)パラダイムテーブルのセル間の一様サンプリングによる注釈データの多様性の向上,(2)アノテーション中に信頼性のある予測を提供することで,肯定的な相互作用を高めるためのガイドとしてモデル信頼度を用いた。
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