論文の概要: HausaNLP: Current Status, Challenges and Future Directions for Hausa Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14311v1
• Date: Tue, 20 May 2025 12:59:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:53.233157
• Title: HausaNLP: Current Status, Challenges and Future Directions for Hausa Natural Language Processing
• Title（参考訳）: HausaNLP: Hausa自然言語処理の現状と課題と今後の方向性
• Authors: Shamsuddeen Hassan Muhammad, Ibrahim Said Ahmad, Idris Abdulmumin, Falalu Ibrahim Lawan, Babangida Sani, Sukairaj Hafiz Imam, Yusuf Aliyu, Sani Abdullahi Sani, Ali Usman Umar, Kenneth Church, Vukosi Marivate,
• Abstract要約: Hausaは、世界で1億2000万の第一言語(L1)と8000万の第二言語(L2)を持つ低リソース言語である。 本稿では,Hausa NLPの現状を概観し,既存の資源,研究コントリビューション,基本的なNLPタスク間のギャップを体系的に検討する。 アクセシビリティを高め、さらなる開発を促進するために、データセット、ツール、研究成果を集約する、キュレートされたカタログであるHausaNLPを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.454594226090895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hausa Natural Language Processing (NLP) has gained increasing attention in recent years, yet remains understudied as a low-resource language despite having over 120 million first-language (L1) and 80 million second-language (L2) speakers worldwide. While significant advances have been made in high-resource languages, Hausa NLP faces persistent challenges, including limited open-source datasets and inadequate model representation. This paper presents an overview of the current state of Hausa NLP, systematically examining existing resources, research contributions, and gaps across fundamental NLP tasks: text classification, machine translation, named entity recognition, speech recognition, and question answering. We introduce HausaNLP (https://catalog.hausanlp.org), a curated catalog that aggregates datasets, tools, and research works to enhance accessibility and drive further development. Furthermore, we discuss challenges in integrating Hausa into large language models (LLMs), addressing issues of suboptimal tokenization and dialectal variation. Finally, we propose strategic research directions emphasizing dataset expansion, improved language modeling approaches, and strengthened community collaboration to advance Hausa NLP. Our work provides both a foundation for accelerating Hausa NLP progress and valuable insights for broader multilingual NLP research.
• Abstract（参考訳）: Hausa Natural Language Processing (NLP)は近年注目を集めているが、世界中で1億2000万の第一言語(L1)と8000万の第二言語(L2)の話者がいるにもかかわらず、低リソース言語として検討されている。 オープンソースの言語では大きな進歩があったが、Hausa NLPは、限られたオープンソースデータセットや不十分なモデル表現など、永続的な課題に直面している。 本稿では,Hausa NLPの現状を概観し,テキスト分類,機械翻訳,名前付きエンティティ認識,音声認識,質問応答などの基本的NLPタスクにおける既存リソース,研究コントリビューション,ギャップを体系的に検討する。 HausaNLP(https://catalog.hausanlp.org)は、データセット、ツール、研究成果を集約し、アクセシビリティを高め、さらなる開発を促進する、キュレートされたカタログである。 さらに,Hausaを大規模言語モデル(LLM)に統合する際の課題についても論じる。 最後に,データセットの拡張を重視し,言語モデリングのアプローチを改善し,Hausa NLPを前進させるためのコミュニティコラボレーションを強化した戦略的研究方向を提案する。 我々の研究は、Hausa NLPの進歩を加速するための基盤と、より広範な多言語NLP研究のための貴重な洞察を提供する。

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