論文の概要: The Esethu Framework: Reimagining Sustainable Dataset Governance and Curation for Low-Resource Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15916v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 20:12:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:55:39.224880
• Title: The Esethu Framework: Reimagining Sustainable Dataset Governance and Curation for Low-Resource Languages
• Title（参考訳）: Esethu Framework:低リソース言語のための持続可能なデータセットガバナンスとキュレーションを再考する
• Authors: Jenalea Rajab, Anuoluwapo Aremu, Everlyn Asiko Chimoto, Dale Dunbar, Graham Morrissey, Fadel Thior, Luandrie Potgieter, Jessico Ojo, Atnafu Lambebo Tonja, Maushami Chetty, Onyothi Nekoto, Pelonomi Moiloa, Jade Abbott, Vukosi Marivate, Benjamin Rosman,
• Abstract要約: 本稿では,Esethu Framework and Licenseの下で開発されたオープンソースのコーパスであるVuk'uzenzele isiXhosa Speech dataset (ViXSD)を紹介する。 このデータセットには、人口統計や言語メタデータに富んだ、ネイティブのisiXhosa話者からの読み上げ音声が含まれており、コミュニティ主導のライセンスとキュレーションの原則が、自動音声認識におけるリソースギャップをいかに埋めるかを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.279275740858448
• License:
• Abstract: This paper presents the Esethu Framework, a sustainable data curation framework specifically designed to empower local communities and ensure equitable benefit-sharing from their linguistic resources. This framework is supported by the Esethu license, a novel community-centric data license. As a proof of concept, we introduce the Vuk'uzenzele isiXhosa Speech Dataset (ViXSD), an open-source corpus developed under the Esethu Framework and License. The dataset, containing read speech from native isiXhosa speakers enriched with demographic and linguistic metadata, demonstrates how community-driven licensing and curation principles can bridge resource gaps in automatic speech recognition (ASR) for African languages while safeguarding the interests of data creators. We describe the framework guiding dataset development, outline the Esethu license provisions, present the methodology for ViXSD, and present ASR experiments validating ViXSD's usability in building and refining voice-driven applications for isiXhosa.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,地域コミュニティの活性化と,言語資源からの公平な利益分配を確保することを目的とした,持続可能なデータキュレーションフレームワークであるEsethu Frameworkを提案する。 このフレームワークは、新しいコミュニティ中心のデータライセンスであるEsethuライセンスによってサポートされている。 概念実証として,Esethu Framework and Licenseの下で開発されたオープンソースのコーパスであるVuk'uzenzele isiXhosa Speech Dataset (ViXSD)を紹介する。 このデータセットは、人口統計と言語メタデータに富んだ、ネイティブのisiXhosa話者からの読み上げ音声を含んでおり、コミュニティ主導のライセンスとキュレーションの原則が、データ作成者の利益を守りながら、アフリカの言語の自動音声認識(ASR)におけるリソースギャップを橋渡しする方法を示している。 本稿では,データセット開発を指導するフレームワーク,Esethuライセンス条項の概要,ViXSDの方法論,およびIsiXhosaの音声駆動アプリケーションの構築と改善におけるViXSDのユーザビリティを検証するASR実験について述べる。

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