論文の概要: Prompt and circumstance: A word-by-word LLM prompting approach to interlinear glossing for low-resource languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09778v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 21:23:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 18:06:57.155393
• Title: Prompt and circumstance: A word-by-word LLM prompting approach to interlinear glossing for low-resource languages
• Title（参考訳）: プロンプトと状況:低リソース言語における言語間光沢化への言語間LLMプロセッシングアプローチ
• Authors: Micha Elsner, David Liu,
• Abstract要約: SIGMORPHON 2023共有タスクから7つの言語に適用した,検索に基づくLLM探索手法の有効性について検討した。 我々のシステムは、形態素レベルスコアカテゴリーの全ての言語に対するBERTベースの共有タスクベースラインを破る。 Tsez のケーススタディでは,LLM に言語命令の自動生成と追従を依頼し,難解な文法的特徴の誤りを低減させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4977738682502295
• License:
• Abstract: Partly automated creation of interlinear glossed text (IGT) has the potential to assist in linguistic documentation. We argue that LLMs can make this process more accessible to linguists because of their capacity to follow natural-language instructions. We investigate the effectiveness of a retrieval-based LLM prompting approach to glossing, applied to the seven languages from the SIGMORPHON 2023 shared task. Our system beats the BERT-based shared task baseline for every language in the morpheme-level score category, and we show that a simple 3-best oracle has higher word-level scores than the challenge winner (a tuned sequence model) in five languages. In a case study on Tsez, we ask the LLM to automatically create and follow linguistic instructions, reducing errors on a confusing grammatical feature. Our results thus demonstrate the potential contributions which LLMs can make in interactive systems for glossing, both in making suggestions to human annotators and following directions.
• Abstract（参考訳）: インターリニア・グロステキスト(IGT)の自動作成は、言語文書作成を支援する可能性がある。 LLMは、自然言語の指示に従う能力があるため、このプロセスを言語学者にとってより使いやすくすることができると論じる。 SIGMORPHON 2023共有タスクから7つの言語に適用した,検索に基づくLLM探索手法の有効性について検討した。 提案システムは,形態素レベルスコアカテゴリーのすべての言語に対して,BERTベースの共有タスクベースラインを破り,単純な3ベストオラクルは5言語におけるチャレンジ勝者(チューニングシーケンスモデル)よりも高い単語レベルスコアを有することを示す。 Tsez のケーススタディでは,LLM に言語命令の自動生成と追従を依頼し,難解な文法的特徴に対する誤りを低減させる。 以上の結果から,LLMが光沢形成のための対話的システムにおいて,人間のアノテータへの提案と,それに続く指示の両方に貢献できることが示唆された。

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