論文の概要: Grammatical Error Correction for Low-Resource Languages: The Case of Zarma

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15539v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 23:51:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:20:45.548013
• Title: Grammatical Error Correction for Low-Resource Languages: The Case of Zarma
• Title（参考訳）: 低リソース言語に対する文法的誤り訂正:Zarmaの場合
• Authors: Mamadou K. Keita, Christopher Homan, Sofiane Abdoulaye Hamani, Adwoa Bremang, Marcos Zampieri, Habibatou Abdoulaye Alfari, Elysabhete Amadou Ibrahim, Dennis Owusu,
• Abstract要約: 文法的誤り訂正(GEC)は、Zarmaのような低リソース言語のために書かれた材料を改善するために重要である。 本研究では,Zarma における GEC のためのルールベース手法,機械翻訳 (MT) モデル,および大規模言語モデル (LLM) を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.057796934109938
• License:
• Abstract: Grammatical error correction (GEC) is important for improving written materials for low-resource languages like Zarma -- spoken by over 5 million people in West Africa. Yet it remains a challenging problem. This study compares rule-based methods, machine translation (MT) models, and large language models (LLMs) for GEC in Zarma. We evaluate each approach's effectiveness on our manually-built dataset of over 250,000 examples using synthetic and human-annotated data. Our experiments show that the MT-based approach using the M2M100 model outperforms others, achieving a detection rate of 95.82% and a suggestion accuracy of 78.90% in automatic evaluations, and scoring 3.0 out of 5.0 in logical/grammar error correction during MEs by native speakers. The rule-based method achieved perfect detection (100%) and high suggestion accuracy (96.27%) for spelling corrections but struggled with context-level errors. LLMs like MT5-small showed moderate performance with a detection rate of 90.62% and a suggestion accuracy of 57.15%. Our work highlights the potential of MT models to enhance GEC in low-resource languages, paving the way for more inclusive NLP tools.
• Abstract（参考訳）: 文法的誤り訂正(GEC)は、西アフリカで500万人以上が話していた、Zarmaのような低リソース言語向けの資料の改善に重要である。 しかし、これは依然として難しい問題だ。 本研究では,Zarma における GEC のためのルールベース手法,機械翻訳 (MT) モデル,および大規模言語モデル (LLM) を比較した。 人工的および人為的注釈付きデータを用いて,手作業で作成した25万以上のサンプルデータセットに対して,それぞれのアプローチの有効性を評価する。 実験の結果,M2M100モデルを用いたMT法では, 検出率95.82%, 提案精度78.90%, ネイティブ話者によるMESにおける論理・文法誤差補正では5.0点中3.0点が他より優れていた。 この法則に基づく手法は、スペル修正には完全な検出(100%)と高い提案精度(96.27%)を達成したが、文脈レベルの誤りに悩まされた。 MT5-smallのようなLLMは、検出率90.62%、提案精度57.15%の適度な性能を示した。 我々の研究は、低リソース言語におけるGECを強化するMTモデルの可能性を強調し、より包括的なNLPツールの道を開いた。

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