Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Multi-way Parallel Named Entity Annotated Corpus for English, Tamil and Sinhala

論文の概要: A Multi-way Parallel Named Entity Annotated Corpus for English, Tamil and Sinhala

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02056v2
Date: Tue, 14 Jan 2025 21:02:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-16 15:50:30.603232
Title: A Multi-way Parallel Named Entity Annotated Corpus for English, Tamil and Sinhala
Title（参考訳）: 英語・タミル語・シンハラ語用マルチウェイ並列エンティティアノテーションコーパス
Authors: Surangika Ranathunga, Asanka Ranasinghea, Janaka Shamala, Ayodya Dandeniyaa, Rashmi Galappaththia, Malithi Samaraweeraa,
Abstract要約: 本報告では, 名前付きエンティティ (NE) を付加した英語-タミル・シンハラコーパスについて述べる。事前訓練された多言語言語モデル(mLM)を用いて、シンハラとタミルのデータセット上で、新しいベンチマークNER(Named Entity Recognition)結果を確立する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8675380166590487
License:
Abstract: This paper presents a multi-way parallel English-Tamil-Sinhala corpus annotated with Named Entities (NEs), where Sinhala and Tamil are low-resource languages. Using pre-trained multilingual Language Models (mLMs), we establish new benchmark Named Entity Recognition (NER) results on this dataset for Sinhala and Tamil. We also carry out a detailed investigation on the NER capabilities of different types of mLMs. Finally, we demonstrate the utility of our NER system on a low-resource Neural Machine Translation (NMT) task. Our dataset is publicly released: https://github.com/suralk/multiNER.
Abstract（参考訳）: 本稿では,低リソース言語であるNond Entities (NE) を付加した多方向並列型英語-タミル・シンハラコーパスを提案する。事前訓練された多言語言語モデル(mLM)を用いて、シンハラとタミルのデータセット上で、新しいベンチマークNER(Named Entity Recognition)結果を確立する。また,異なる種類のmLMのNER機能についても詳細に検討した。最後に、低リソースニューラルネットワーク変換(NMT)タスクにおけるNERシステムの実用性を実証する。私たちのデータセットは、 https://github.com/suralk/multiNER.orgで公開されている。

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