論文の概要: Geometric Representations of African Languages: A Regional Semantic Hub and Cultural Steering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.36205v1
- Date: Mon, 28 Sep 2026 20:03:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-01 04:28:51.325159
- Title: Geometric Representations of African Languages: A Regional Semantic Hub and Cultural Steering
- Title(参考訳): アフリカの言語の幾何学的表現--地域セマンティック・ハブと文化的ステアリング
- Abstract要約: Gemma 4 31Bはアフリカの言語を表現し,文化的なステアリングに反応する。
最初の研究では、プローブ、コントラスト方向、および表現類似性の尺度を用いて、9つのアフリカの言語と3つのコントロールを比較した。
2つ目の研究は、ナイジェリア、ガーナ、ケニア、南アフリカへの道順を構築するために、別々の英語データを用いている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study how Gemma 4 31B represents African languages and responds to cultural steering. The first study compares nine African languages and three controls using probes, contrast directions, and measures of representation similarity. Transfer from English varies across languages and layers. Directions representing an Africa versus West contrast are more aligned among the African languages than between these languages and the controls at several layers. The comparison across language families passes the reported Holm threshold at five of twelve layers, although dependence between language pairs limits the statistical interpretation. Within Nigeria, Yoruba and Igbo are more aligned than the average of their pairs with Hausa at eleven of twelve layers. The second study uses separate English data to construct directions for Nigeria, Ghana, Kenya, and South Africa. Under union scoring at the selected strengths, estimated differences in attribution rates from random directions range from 0.63 to 0.81. Most outputs pass the automated structural coherence screen. Comparisons with Aya Expanse 32B show that results depend on the representation measure. Together, the studies document regional and family patterns in the sampled representations and country steering in English.
- Abstract(参考訳): Gemma 4 31Bはアフリカの言語を表現し,文化的なステアリングに反応する。
最初の研究では、プローブ、コントラスト方向、および表現類似性の尺度を用いて、9つのアフリカの言語と3つのコントロールを比較した。
英語からの移動は言語や層によって異なる。
アフリカ対西洋のコントラストを表す指示は、これらの言語といくつかの階層における制御の間でより一致している。
言語族間の比較は、報告されたホルム閾値を12層中5層で通過するが、言語対間の依存は統計的解釈を制限する。
ナイジェリアでは、ヨルバとイグボは平均12層のうち11層でハウサと組む平均よりも整列している。
2つ目の研究は、ナイジェリア、ガーナ、ケニア、南アフリカへの道順を構築するために、別々の英語データを用いている。
選択した強度のユニオンスコアでは、ランダムな方向からの帰属率の差は0.63から0.81と推定される。
ほとんどの出力は、自動的な構造コヒーレンススクリーンを通過させる。
Aya Expanse 32Bと比較すると、結果は表現尺度に依存する。
両研究は、サンプル表現における地域的・家族的パターンと、英語によるカントリー・ステアリングを共に記録している。
関連論文リスト
- Lugha-Llama: Adapting Large Language Models for African Languages [48.97516583523523]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語アプリケーションにおいて印象的な成果を上げている。
低リソースのアフリカ言語にLLMを適用する方法について検討する。
アフリカの言語から得られたキュレートされたデータと高品質な英語の教育用テキストを組み合わせることで、これらの言語上でのモデルの性能を大幅に向上させる訓練ミックスが得られることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-09T02:25:53Z) - Voices Unheard: NLP Resources and Models for Yorùbá Regional Dialects [72.18753241750964]
Yorub'aは、約4700万人の話者を持つアフリカの言語である。
アフリカ語のためのNLP技術開発への最近の取り組みは、彼らの標準方言に焦点を当てている。
我々は、このギャップを埋めるために、新しい高品質のパラレルテキストと音声コーパスを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-27T22:38:04Z) - AfroBench: How Good are Large Language Models on African Languages? [55.35674466745322]
AfroBenchは、64のアフリカ言語にわたるLLMのパフォーマンスを評価するためのベンチマークである。
AfroBenchは9つの自然言語理解データセット、6つのテキスト生成データセット、6つの知識と質問応答タスク、1つの数学的推論タスクで構成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-14T08:10:14Z) - AfriSenti: A Twitter Sentiment Analysis Benchmark for African Languages [45.88640066767242]
アフリカには6以上の言語族から2000以上の言語があり、全大陸で最高の言語多様性がある。
しかし、アフリカ語で実施されているNLP研究はほとんどない。そのような研究を可能にする上で重要なのは、高品質な注釈付きデータセットが利用可能であることだ。
本稿では,14のアフリカ語で110,000以上のツイートを含む感情分析ベンチマークであるAfriSentiを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-17T15:40:12Z) - MasakhaNER 2.0: Africa-centric Transfer Learning for Named Entity
Recognition [55.95128479289923]
アフリカ系言語は10億人を超える人々によって話されているが、NLPの研究や開発ではあまり語られていない。
我々は、20のアフリカ言語で最大の人間アノテーション付きNERデータセットを作成します。
最適な転送言語を選択すると、ゼロショットF1スコアが平均14ポイント向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-22T08:53:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。