論文の概要: Limpeh ga li gong: Challenges in Singlish Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16156v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 16:21:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:17:50.218519
• Title: Limpeh ga li gong: Challenges in Singlish Annotations
• Title（参考訳）: Limpeh ga li gong: Singlish Annotationsの挑戦
• Authors: Lynnette Hui Xian Ng, Luo Qi Chan,
• Abstract要約: 本稿では,Singlish文のPOSタグ付けという,自然言語処理の基本タスクについて検討する。 そこで本研究では,ネイティブなSinglish話者による翻訳とPOSアノテーションを用いて,直接英訳とPOSタグを含む並列Singlishデータセットを構築した。 自動トランジションおよびトランスフォーマーベースのタグは、人名付きPOSラベルに対して評価すると、たったの$sim 80%の精度で実行される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
• License:
• Abstract: Singlish, or Colloquial Singapore English, is a language formed from oral and social communication within multicultural Singapore. In this work, we work on a fundamental Natural Language Processing (NLP) task: Parts-Of-Speech (POS) tagging of Singlish sentences. For our analysis, we build a parallel Singlish dataset containing direct English translations and POS tags, with translation and POS annotation done by native Singlish speakers. Our experiments show that automatic transition- and transformer- based taggers perform with only $\sim 80\%$ accuracy when evaluated against human-annotated POS labels, suggesting that there is indeed room for improvement on computation analysis of the language. We provide an exposition of challenges in Singlish annotation: its inconsistencies in form and semantics, the highly context-dependent particles of the language, its structural unique expressions, and the variation of the language on different mediums. Our task definition, resultant labels and results reflects the challenges in analysing colloquial languages formulated from a variety of dialects, and paves the way for future studies beyond POS tagging.
• Abstract（参考訳）: シンガポール語(シンガポール語: Singlish、英語: Colloquial Singapore)は、シンガポールの多文化圏における口頭および社会コミュニケーションから形成される言語である。 本研究では,Singlish文のPOSタグ付けを基本自然言語処理(NLP)タスクとして扱う。 そこで本研究では,ネイティブなSinglish話者による翻訳とPOSアノテーションを用いて,直接英訳とPOSタグを含む並列Singlishデータセットを構築した。 提案実験により,自動トランスフォーメーションおよびトランスフォーマーベースのタグは,人手によるPOSラベルに対する評価において,$\sim 80\%$の精度で処理できることが示唆された。 我々は、Singlishアノテーションにおける課題の表出を提供する:形式と意味論における矛盾、言語の文脈依存性の高い粒子、その構造的ユニークな表現、および異なる媒体上での言語の変化。 タスク定義,結果ラベル,結果は,様々な方言から定式化された口語を解析する上での課題を反映し,POSタグ以外の今後の研究の道を開くものである。

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