Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cross-Language Approach for Quranic QA

論文の概要: Cross-Language Approach for Quranic QA

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17449v1
Date: Wed, 29 Jan 2025 07:13:27 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-30 15:54:19.688191
Title: Cross-Language Approach for Quranic QA
Title（参考訳）: クラニックQAのためのクロスランゲージアプローチ
Authors: Islam Oshallah, Mohamed Basem, Ali Hamdi, Ammar Mohammed,
Abstract要約: クルアーンのQAシステムは、世界中の10億人以上の人々のための神聖なテキストであるクルアーンの深い理解を促進するため、重要な重要性を保っている。これらのシステムは、現代標準アラビア語で書かれた質問と、古典アラビア語で書かれたクラーン語の詩で見つかった回答の言語的相違など、固有の課題に直面している。我々は、機械翻訳を通じてデータセットを拡張して強化し、アラビア語の質問を英語に翻訳し、アラビア語の質問を言い換えて言語的多様性を創出し、クァラン語の英訳から回答を抽出し、多言語学習要件に適合させることにより、クロスランゲージのアプローチを採用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0124625066746595
License:
Abstract: Question answering systems face critical limitations in languages with limited resources and scarce data, making the development of robust models especially challenging. The Quranic QA system holds significant importance as it facilitates a deeper understanding of the Quran, a Holy text for over a billion people worldwide. However, these systems face unique challenges, including the linguistic disparity between questions written in Modern Standard Arabic and answers found in Quranic verses written in Classical Arabic, and the small size of existing datasets, which further restricts model performance. To address these challenges, we adopt a cross-language approach by (1) Dataset Augmentation: expanding and enriching the dataset through machine translation to convert Arabic questions into English, paraphrasing questions to create linguistic diversity, and retrieving answers from an English translation of the Quran to align with multilingual training requirements; and (2) Language Model Fine-Tuning: utilizing pre-trained models such as BERT-Medium, RoBERTa-Base, DeBERTa-v3-Base, ELECTRA-Large, Flan-T5, Bloom, and Falcon to address the specific requirements of Quranic QA. Experimental results demonstrate that this cross-language approach significantly improves model performance, with RoBERTa-Base achieving the highest MAP@10 (0.34) and MRR (0.52), while DeBERTa-v3-Base excels in Recall@10 (0.50) and Precision@10 (0.24). These findings underscore the effectiveness of cross-language strategies in overcoming linguistic barriers and advancing Quranic QA systems
Abstract（参考訳）: 質問応答システムは、限られたリソースと少ないデータを持つ言語において重要な制限に直面しており、堅牢なモデルの開発は特に困難である。クルアーンのQAシステムは、世界中の10億人以上の人々のための神聖なテキストであるクルアーンの深い理解を促進するため、重要な重要性を持っている。しかし、これらのシステムは、現代標準アラビア語で書かれた質問と、古典アラビア語で書かれたクラン語の詩で見つかった回答と、モデルの性能をさらに制限する既存のデータセットの小さなサイズとの言語的な相違など、固有の課題に直面している。これらの課題に対処するため,(1)データセットの強化: アラビア語の質問を機械翻訳で拡大・強化し,アラビア語の質問を英語に翻訳し,言語的多様性を生み出すこと,(2)言語モデルファインタニング: BERT-Medium, RoBERTa-Base, DeBERTa-v3-Base, ELECTRA-Large, Flan-T5, Bloom, Falconといった事前学習モデルの活用。実験の結果,RoBERTa-BaseはMAP@10(0.34)とMRR(0.52)に,DeBERTa-v3-BaseはRecall@10(0.50)とPrecision@10(0.24)に優れていた。これらの知見は、言語障壁を克服し、クラニックQAシステムを進めるための言語横断戦略の有効性を裏付けるものである。

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