論文の概要: A Weakly Supervised Data Labeling Framework for Machine Lexical Normalization in Vietnamese Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20467v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 16:26:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-02 05:36:48.614778
• Title: A Weakly Supervised Data Labeling Framework for Machine Lexical Normalization in Vietnamese Social Media
• Title（参考訳）: ベトナムのソーシャルメディアにおける機械語彙正規化のための弱監視データラベリングフレームワーク
• Authors: Dung Ha Nguyen, Anh Thi Hoang Nguyen, Kiet Van Nguyen,
• Abstract要約: 本研究では,ソーシャルメディアテキストにおける語彙正規化の課題に対処する,革新的な自動ラベリングフレームワークを提案する。 本稿では,半教師付き学習と弱監督技術を統合するフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、非標準語彙を標準化形式に変換することによって、生データを自動的にラベル付けする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.053698976085779
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study introduces an innovative automatic labeling framework to address the challenges of lexical normalization in social media texts for low-resource languages like Vietnamese. Social media data is rich and diverse, but the evolving and varied language used in these contexts makes manual labeling labor-intensive and expensive. To tackle these issues, we propose a framework that integrates semi-supervised learning with weak supervision techniques. This approach enhances the quality of training dataset and expands its size while minimizing manual labeling efforts. Our framework automatically labels raw data, converting non-standard vocabulary into standardized forms, thereby improving the accuracy and consistency of the training data. Experimental results demonstrate the effectiveness of our weak supervision framework in normalizing Vietnamese text, especially when utilizing Pre-trained Language Models. The proposed framework achieves an impressive F1-score of 82.72% and maintains vocabulary integrity with an accuracy of up to 99.22%. Additionally, it effectively handles undiacritized text under various conditions. This framework significantly enhances natural language normalization quality and improves the accuracy of various NLP tasks, leading to an average accuracy increase of 1-3%.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ベトナム語のような低リソース言語を対象としたソーシャルメディアテキストにおける語彙正規化の課題に対処する,革新的な自動ラベリングフレームワークを提案する。 ソーシャルメディアのデータは豊かで多様であるが、これらの文脈で使用される多様で多様な言語は、手作業による労働集約的かつ高価である。 これらの課題に対処するために,半教師付き学習と弱監督技術を統合する枠組みを提案する。 このアプローチはトレーニングデータセットの品質を高め、手動ラベリング作業を最小化しながらサイズを拡大する。 本フレームワークは,非標準語彙を標準化形式に変換することにより,学習データの精度と一貫性を向上させる。 ベトナム語テキストの正規化における弱監督フレームワークの有効性,特に事前学習言語モデルを用いた場合について実験的に検証した。 提案されたフレームワークは、82.72%の印象的なF1スコアを獲得し、99.22%の精度で語彙の整合性を維持している。 さらに、様々な条件下では、非記述テキストを効果的に処理する。 このフレームワークは自然言語の正規化品質を大幅に向上させ、様々なNLPタスクの精度を改善し、平均精度を1-3%向上させる。

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