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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15539v2
• Date: Sun, 16 Feb 2025 15:41:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 16:13:23.076501
• 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, Marcos Zampieri, Adwoa Bremang, Habibatou Abdoulaye Alfari, Elysabhete Amadou Ibrahim, Dennis Owusu,
• Abstract要約: 文法的誤り訂正は、テキストの品質と可読性を改善することを目的としている。 西アフリカで500万人以上が話していたGEC for Zarmaについて検討する。 ルールベース手法,機械翻訳(MT)モデル,大規模言語モデルという3つのアプローチを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.40484790921164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Grammatical error correction (GEC) aims to improve quality and readability of texts through accurate correction of linguistic mistakes. Previous work has focused on high-resource languages, while low-resource languages lack robust tools. However, low-resource languages often face problems such as: non-standard orthography, limited annotated corpora, and diverse dialects, which slows down the development of GEC tools. We present a study on GEC for Zarma, spoken by over five million in West Africa. We compare three approaches: rule-based methods, machine translation (MT) models, and large language models (LLMs). We evaluated them using a dataset of more than 250,000 examples, including synthetic and human-annotated data. Our results showed that the MT-based approach using M2M100 outperforms others, with a detection rate of 95. 82% and a suggestion accuracy of 78. 90% in automatic evaluations (AE) and an average score of 3.0 out of 5.0 in manual evaluation (ME) from native speakers for grammar and logical corrections. The rule-based method was effective for spelling errors but failed on complex context-level errors. LLMs -- MT5-small -- showed moderate performance. Our work supports use of MT models to enhance GEC in low-resource settings, and we validated these results with Bambara, another West African language.
• Abstract（参考訳）: 文法的誤り訂正(GEC)は、言語的誤りの正確な修正を通じて、テキストの品質と可読性を改善することを目的としている。 以前の作業では、高レベルの言語に重点を置いていたが、低レベルの言語には堅牢なツールが欠けていた。 しかしながら、低リソース言語は、標準でない正書法、限定的な注釈付きコーパス、多種多様な方言といった問題に直面し、GECツールの開発を遅らせる。 西アフリカで500万人以上が話していたGEC for Zarmaについて検討する。 ルールベース手法,機械翻訳(MT)モデル,大規模言語モデル(LLM)の3つのアプローチを比較した。 人工的および人為的注釈付きデータを含む,25万件以上のサンプルのデータセットを用いて評価を行った。 M2M100を用いたMT法では,検出率は95。 82%,提案精度78。 90%が自動評価(AE)で,5.0点中平均スコアは5.0点中3.0点であった。 ルールベースの手法はスペルエラーには有効であったが、複雑なコンテキストレベルのエラーでは失敗する。 LLM -- MT5小 -- は中程度の性能を示した。 我々の研究は、低リソース環境におけるGEC向上のためのMTモデルの使用をサポートし、この結果を西アフリカの別の言語であるBambaraで検証した。

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