Fugu-MT 論文翻訳(概要): POS-tagging to highlight the skeletal structure of sentences

論文の概要: POS-tagging to highlight the skeletal structure of sentences

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14393v1
Date: Thu, 21 Nov 2024 18:25:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-22 15:19:33.915402
Title: POS-tagging to highlight the skeletal structure of sentences
Title（参考訳）: 文の骨格構造を強調するPOSタグ付け
Authors: Grigorii Churakov,
Abstract要約: モデルはロシア語のテキストを微調整し、その効果を実証した。このアプローチは、機械翻訳の改善など、自然言語処理タスクの強化における潜在的な応用を提供する。
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Abstract: This study presents the development of a part-of-speech (POS) tagging model to extract the skeletal structure of sentences using transfer learning with the BERT architecture for token classification. The model, fine-tuned on Russian text, demonstrating its effectiveness. The approach offers potential applications in enhancing natural language processing tasks, such as improving machine translation. Keywords: part of speech tagging, morphological analysis, natural language processing, BERT.
Abstract（参考訳）: 本研究では,トークン分類のためのBERTアーキテクチャを用いた転写学習を用いて,文の骨格構造を抽出するPOSタグモデルの開発について述べる。このモデルはロシア語のテキストで微調整され、その効果を実証した。このアプローチは、機械翻訳の改善など、自然言語処理タスクの強化における潜在的な応用を提供する。キーワード: 音声タグ付け、形態解析、自然言語処理、BERT。

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