首个Saraiki词性标注数据集与基线评测发布
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首个Saraiki词性标注数据集与基线评测发布
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AI 综述
研究者 Usman Nawaz 等发布了首个手工标注的 Saraiki 通用词性（UPOS）标注数据集，包含 17 个词性类别，并给出三种预训练 Transformer 编码器的基线评测结果。 评测中，XLM-RoBERTa base 在测试集上取得 88.60% 的准确率，为三者中最高；对比模型还包括 Urdu RoBERTa small 和多语言 DistilBERT。该数据集由纯文本开发而来，面向低资源语言 Saraiki 的词性标注任务。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月15日 12:00
低资源语言 Saraiki 的神经 POS 标注：XLM-RoBERTa base 达 88.60% 测试准确率报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.CL低资源语言 Saraiki 的神经 POS 标注：XLM-RoBERTa base 达 88.60% 测试准确率
研究者构建了首个手工标注的 Saraiki 通用 POS 数据集，包含 17 个 POS 类别，并对比了 XLM-RoBERTa base、Urdu RoBERTa small 和多语言 DistilBERT 三个预训练 Transformer 编码器。
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- 1010月15日 13:00
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