論文の概要: SwaQuAD-24: QA Benchmark Dataset in Swahili

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14289v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 08:49:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:27:02.915214
• Title: SwaQuAD-24: QA Benchmark Dataset in Swahili
• Title（参考訳）: SwaQuAD-24: SwahiliにおけるQAベンチマークデータセット
• Authors: Alfred Malengo Kondoro,
• Abstract要約: 本稿では,Swahili Question Answering (QA)ベンチマークデータセットの作成を提案する。 このデータセットは、スワヒリの言語的多様性と複雑さを捉える高品質で注釈付き質問応答ペアを提供することに重点を置いている。 データプライバシ、バイアス緩和、インクリシティといった倫理的配慮が、データセット開発の中心である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper proposes the creation of a Swahili Question Answering (QA) benchmark dataset, aimed at addressing the underrepresentation of Swahili in natural language processing (NLP). Drawing from established benchmarks like SQuAD, GLUE, KenSwQuAD, and KLUE, the dataset will focus on providing high-quality, annotated question-answer pairs that capture the linguistic diversity and complexity of Swahili. The dataset is designed to support a variety of applications, including machine translation, information retrieval, and social services like healthcare chatbots. Ethical considerations, such as data privacy, bias mitigation, and inclusivity, are central to the dataset development. Additionally, the paper outlines future expansion plans to include domain-specific content, multimodal integration, and broader crowdsourcing efforts. The Swahili QA dataset aims to foster technological innovation in East Africa and provide an essential resource for NLP research and applications in low-resource languages.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語処理(NLP)におけるスワヒリの表現不足への対処を目的とした,スワヒリ質問回答(QA)ベンチマークデータセットの作成を提案する。 SQuAD、GLUE、KenSwQuAD、KLUEといった確立したベンチマークから得られたデータセットは、スワヒリの言語多様性と複雑さを捉える高品質で注釈付き質問応答ペアの提供に重点を置いている。 このデータセットは、機械翻訳、情報検索、ヘルスケアチャットボットのようなソーシャルサービスなど、さまざまなアプリケーションをサポートするように設計されている。 データプライバシ、バイアス緩和、インクリシティといった倫理的配慮が、データセット開発の中心である。 さらに、ドメイン固有のコンテンツ、マルチモーダル統合、より広範なクラウドソーシングを含む今後の拡張計画について概説する。 Swahili QAデータセットは、東アフリカにおける技術革新の促進と、低リソース言語におけるNLPの研究と応用に不可欠なリソースの提供を目的としている。

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