論文の概要: Harnessing Transfer Learning from Swahili: Advancing Solutions for Comorian Dialects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12143v1
- Date: Mon, 09 Dec 2024 22:47:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-22 07:36:59.400122
- Title: Harnessing Transfer Learning from Swahili: Advancing Solutions for Comorian Dialects
- Title（参考訳）: スワヒリ語からのハーネス変換学習:コモリア方言の適応解法
- Authors: Naira Abdou Mohamed, Zakarya Erraji, Abdessalam Bahafid, Imade Benelallam,
- Abstract要約: バントゥー語族に属する4つの言語や方言のグループであるComorianのためのNLP技術の先駆者を目指しています。
我々のアプローチは、人間が母国語と異なる言語をほとんど、あるいは全く使わずに理解できれば、このプロセスを機械でモデル化することは、完全に可能であるという仮説に動機付けられています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: If today some African languages like Swahili have enough resources to develop high-performing Natural Language Processing (NLP) systems, many other languages spoken on the continent are still lacking such support. For these languages, still in their infancy, several possibilities exist to address this critical lack of data. Among them is Transfer Learning, which allows low-resource languages to benefit from the good representation of other languages that are similar to them. In this work, we adopt a similar approach, aiming to pioneer NLP technologies for Comorian, a group of four languages or dialects belonging to the Bantu family. Our approach is initially motivated by the hypothesis that if a human can understand a different language from their native language with little or no effort, it would be entirely possible to model this process on a machine. To achieve this, we consider ways to construct Comorian datasets mixed with Swahili. One thing to note here is that in terms of Swahili data, we only focus on elements that are closest to Comorian by calculating lexical distances between candidate and source data. We empirically test this hypothesis in two use cases: Automatic Speech Recognition (ASR) and Machine Translation (MT). Our MT model achieved ROUGE-1, ROUGE-2, and ROUGE-L scores of 0.6826, 0.42, and 0.6532, respectively, while our ASR system recorded a WER of 39.50\% and a CER of 13.76\%. This research is crucial for advancing NLP in underrepresented languages, with potential to preserve and promote Comorian linguistic heritage in the digital age.
- Abstract（参考訳）: 今日では、スワヒリ語のようなアフリカの言語が、高性能自然言語処理(NLP)システムの開発に十分なリソースを持っているとすれば、大陸で話されている他の多くの言語は依然としてそのようなサポートを欠いている。
これらの言語はまだ初期段階だが、この重要なデータ不足に対処する可能性もいくつかある。
中でもTransfer Learningは、低リソースの言語が、それらに似た他の言語の優れた表現の恩恵を受けることができる。
本研究では,バントゥー語族に属する4つの言語や方言のグループであるComorianのNLP技術の先駆者を目指して,同様のアプローチを採用する。
我々のアプローチは最初、人間が母国語と異なる言語をほとんど、あるいは全く使わずに理解できれば、このプロセスを機械でモデル化することは、完全に可能であるという仮説に動機付けられています。
これを実現するために、スワヒリと混在するコモリアデータセットを構築する方法を検討する。
ここで注意すべき点は、スワヒリデータの観点から言えば、候補データとソースデータの間の語彙距離を計算することで、コモリアヌスに最も近い要素のみに焦点を当てることである。
我々はこの仮説を,ASR(Automatic Speech Recognition)とMT(Machine Translation)の2つのユースケースで実証的に検証した。
MTモデルでは,ROUGE-1,ROUGE-2,ROUGE-Lスコアが0.6826,0.42,0.6532,ASRシステムが39.50\%,CERが13.76\%であった。
本研究は,非表現言語におけるNLPの進歩に不可欠であり,デジタル時代のコモリア語の遺産を保存・促進する可能性を秘めている。
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