論文の概要: State of NLP in Kenya: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09948v1
• Date: Sun, 13 Oct 2024 18:08:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 04:03:30.876824
• Title: State of NLP in Kenya: A Survey
• Title（参考訳）: ケニアにおけるNLPの現状:調査
• Authors: Cynthia Jayne Amol, Everlyn Asiko Chimoto, Rose Delilah Gesicho, Antony M. Gitau, Naome A. Etori, Caringtone Kinyanjui, Steven Ndung'u, Lawrence Moruye, Samson Otieno Ooko, Kavengi Kitonga, Brian Muhia, Catherine Gitau, Antony Ndolo, Lilian D. A. Wanzare, Albert Njoroge Kahira, Ronald Tombe,
• Abstract要約: ケニアは言語多様性で知られており、自然言語処理の進歩において固有の課題と有望な機会に直面している。 本調査はケニアにおけるNLPの現状を詳細に評価する。 論文では、利用可能なデータセットと既存のNLPモデルを批判的に評価することで、大きなギャップを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.25454395163615406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Kenya, known for its linguistic diversity, faces unique challenges and promising opportunities in advancing Natural Language Processing (NLP) technologies, particularly for its underrepresented indigenous languages. This survey provides a detailed assessment of the current state of NLP in Kenya, emphasizing ongoing efforts in dataset creation, machine translation, sentiment analysis, and speech recognition for local dialects such as Kiswahili, Dholuo, Kikuyu, and Luhya. Despite these advancements, the development of NLP in Kenya remains constrained by limited resources and tools, resulting in the underrepresentation of most indigenous languages in digital spaces. This paper uncovers significant gaps by critically evaluating the available datasets and existing NLP models, most notably the need for large-scale language models and the insufficient digital representation of Indigenous languages. We also analyze key NLP applications: machine translation, information retrieval, and sentiment analysis-examining how they are tailored to address local linguistic needs. Furthermore, the paper explores the governance, policies, and regulations shaping the future of AI and NLP in Kenya and proposes a strategic roadmap to guide future research and development efforts. Our goal is to provide a foundation for accelerating the growth of NLP technologies that meet Kenya's diverse linguistic demands.
• Abstract（参考訳）: ケニアは言語的な多様性で知られており、自然言語処理(NLP)技術の進歩に固有の課題と有望な機会に直面する。 本調査はケニアにおけるNLPの現状を詳細に評価し,Kiswahili, Dholuo, Kikuyu, Luhyaなどの地方方言に対するデータセット作成, 機械翻訳, 感情分析, 音声認識の継続的な取り組みを強調した。 これらの進歩にもかかわらず、ケニアにおけるNLPの発展は限られた資源や道具によって制約され続けており、デジタル空間におけるほとんどの先住民言語が不足している。 本稿では、利用可能なデータセットと既存のNLPモデルを批判的に評価することで、大きなギャップを明らかにする。 また, 機械翻訳, 情報検索, 感情分析などの主要なNLPアプリケーションについても分析を行った。 さらに、ケニアにおけるAIとNLPの将来を形作るガバナンス、ポリシー、規制について検討し、今後の研究開発を導くための戦略ロードマップを提案する。 我々の目標は、ケニアの多様な言語的要求を満たすNLP技術の成長を促進する基盤を提供することです。

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