論文の概要: We Need to Measure Data Diversity in NLP -- Better and Broader

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20264v1
• Date: Mon, 26 May 2025 17:42:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.138304
• Title: We Need to Measure Data Diversity in NLP -- Better and Broader
• Title（参考訳）: NLPでデータ多様性を測定する必要がある -- より良く、より広範に
• Authors: Dong Nguyen, Esther Ploeger,
• Abstract要約: 本論では,NLPデータセットにおけるデータ多様性の測定における概念的,方法論的課題について考察する。 学際的な観点はよりきめ細かな、有効な尺度を開発するのに不可欠である、と論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.985732913901397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although diversity in NLP datasets has received growing attention, the question of how to measure it remains largely underexplored. This opinion paper examines the conceptual and methodological challenges of measuring data diversity and argues that interdisciplinary perspectives are essential for developing more fine-grained and valid measures.
• Abstract（参考訳）: NLPデータセットの多様性には注目が集まっているが、その測定方法に関する疑問はいまだに過小評価されている。 本稿では,データ多様性を測定する上での概念的,方法論的課題について考察し,よりきめ細かな,有効な尺度を開発する上で,学際的な視点が不可欠であると主張している。

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