論文の概要: Bridging Gaps in Natural Language Processing for Yorùbá: A Systematic Review of a Decade of Progress and Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17364v1
- Date: Mon, 24 Feb 2025 17:41:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-25 15:58:13.496574
- Title: Bridging Gaps in Natural Language Processing for Yorùbá: A Systematic Review of a Decade of Progress and Prospects
- Title（参考訳）: ヨルバの自然言語処理におけるブリッジングギャップ:進歩と展望の10年を体系的に振り返る
- Authors: Toheeb A. Jimoh, Tabea De Wille, Nikola S. Nikolov,
- Abstract要約: このレビューでは、注釈付きコーパスの不足、事前訓練された言語モデルの可用性の制限、音節複雑性やダイアクリティカル依存といった言語的課題を重要な障害として取り上げている。
この結果から,多言語・モノリンガル資源の増大が明らかとなった。ただし,この分野は,コードスイッチングやデジタル利用のための言語放棄といった社会文化的要因に制約されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6554326244334868
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- Abstract: Natural Language Processing (NLP) is becoming a dominant subset of artificial intelligence as the need to help machines understand human language looks indispensable. Several NLP applications are ubiquitous, partly due to the myriads of datasets being churned out daily through mediums like social networking sites. However, the growing development has not been evident in most African languages due to the persisting resource limitation, among other issues. Yor\`ub\'a language, a tonal and morphologically rich African language, suffers a similar fate, resulting in limited NLP usage. To encourage further research towards improving this situation, this systematic literature review aims to comprehensively analyse studies addressing NLP development for Yor\`ub\'a, identifying challenges, resources, techniques, and applications. A well-defined search string from a structured protocol was employed to search, select, and analyse 105 primary studies between 2014 and 2024 from reputable databases. The review highlights the scarcity of annotated corpora, limited availability of pre-trained language models, and linguistic challenges like tonal complexity and diacritic dependency as significant obstacles. It also revealed the prominent techniques, including rule-based methods, among others. The findings reveal a growing body of multilingual and monolingual resources, even though the field is constrained by socio-cultural factors such as code-switching and desertion of language for digital usage. This review synthesises existing research, providing a foundation for advancing NLP for Yor\`ub\'a and in African languages generally. It aims to guide future research by identifying gaps and opportunities, thereby contributing to the broader inclusion of Yor\`ub\'a and other under-resourced African languages in global NLP advancements.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は、機械が人間の言語を理解するのに欠かせないため、人工知能の主流のサブセットになりつつある。
いくつかのNLPアプリケーションはユビキタスであり、その一部は、ソーシャルネットワークサイトのような媒体を通じて、毎日大量のデータセットが切り出されているためである。
しかし、多くのアフリカの言語では資源制限が持続しているため、開発が進んでいない。
Yor\`ub\'a言語はトーナルで形態的に豊かなアフリカの言語であり、同様の運命を経験し、NLPの使用は限られている。
この状況を改善するためのさらなる研究を促進するため、この体系的な文献レビューは、Yor\`ub\'aのNLP開発に取り組む研究を包括的に分析し、課題、資源、技術、応用を特定することを目的としている。
2014年から2024年にかけての105の一次研究を検索・選択・分析するために,構造化されたプロトコルから適切に定義された探索文字列を用いた。
このレビューでは、注釈付きコーパスの不足、事前訓練された言語モデルの可用性の制限、音節複雑性やダイアクリティカル依存といった言語的課題が重要な障害として強調されている。
また、ルールベースの手法など、顕著なテクニックも明らかにした。
この結果から,多言語・モノリンガル資源の増大が明らかとなった。ただし,この分野は,コードスイッチングやデジタル利用のための言語放棄といった社会文化的要因に制約されている。
このレビューは既存の研究を合成し、Yor\`ub\'a およびアフリカ言語における NLP の進歩の基礎を提供する。
ギャップと機会を見極めることで将来の研究を導くことを目的としており、グローバルNLPの進歩にYor\`ub\'aや他の未公開のアフリカ諸言語を幅広く取り入れることに貢献している。
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