論文の概要: Can LLMs Help Create Grammar?: Automating Grammar Creation for Endangered Languages with In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10960v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 20:43:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:58:44.505334
• Title: Can LLMs Help Create Grammar?: Automating Grammar Creation for Endangered Languages with In-Context Learning
• Title（参考訳）: LLMは文法作成に役立つか?--文脈学習による絶滅危惧言語のための文法作成の自動化
• Authors: Piyapath T Spencer, Nanthipat Kongborrirak,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) が低リソース言語に対して限られたデータ量で文法情報を生成するのにどのように役立つかを検討する。 提案手法では,既存の言語データを整理し,形式的XLE文法を効率的に生成できるようにする。 本研究は,LLMが言語文書作成の取り組みを強化し,言語データの生成に費用対効果のあるソリューションを提供し,絶滅危惧言語の保存に寄与する可能性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Yes! In the present-day documenting and preserving endangered languages, the application of Large Language Models (LLMs) presents a promising approach. This paper explores how LLMs, particularly through in-context learning, can assist in generating grammatical information for low-resource languages with limited amount of data. We takes Moklen as a case study to evaluate the efficacy of LLMs in producing coherent grammatical rules and lexical entries using only bilingual dictionaries and parallel sentences of the unknown language without building the model from scratch. Our methodology involves organising the existing linguistic data and prompting to efficiently enable to generate formal XLE grammar. Our results demonstrate that LLMs can successfully capture key grammatical structures and lexical information, although challenges such as the potential for English grammatical biases remain. This study highlights the potential of LLMs to enhance language documentation efforts, providing a cost-effective solution for generating linguistic data and contributing to the preservation of endangered languages.
• Abstract（参考訳）: はい! 現在の文書化および絶滅危惧言語保存において、LLM(Large Language Models)の応用は有望なアプローチを示す。 本稿では、LLMが、特に文脈内学習を通して、限られたデータ量で低リソース言語のための文法情報を生成するのにどのように役立つかを検討する。 本研究は,両言語辞書と未知言語の並列文のみをスクラッチから構築することなく,コヒーレントな文法規則と語彙エントリを生成する上でのLLMの有効性を評価するためのケーススタディである。 提案手法は,既存の言語データを整理し,形式的XLE文法を効率的に生成することを目的としている。 以上の結果から,LLMが重要な文法構造や語彙情報の取得に成功することが示されたが,英語の文法バイアスの可能性などの課題は残っていない。 本研究は,LLMが言語文書作成の取り組みを強化し,言語データの生成に費用対効果のあるソリューションを提供し,絶滅危惧言語の保存に寄与する可能性を明らかにする。

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