インドネシア語における語彙アスペクトの自動判別

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2023-12-02
• タイトル: インドネシア語における語彙アスペクトの自動判別
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic identification of lexical aspect in Indonesian
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: インドネシア語; アノテーション; コーパス; 深層学習; 転移学習; 語彙アスペクト
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 東京大学/日本学術振興会特別研究員 PD
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Tokyo/Research Fellow PD, JSPS
• 著者名: 佐近, 優太
• 著者名(英): Yuta, Sakon
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本発表ではインドネシア語の語彙アスペクトの自動判別を , 深層学習を用いて行うことを試みる. 従来語彙アスペクトの自動判別の研究は英語 やアスペクトを明示的に 標示する言語に限られていた. そこで本発表は 明示的な アスペクト標示が少ないインドネシア語において自動判別が可能かどうか, そして転移学習による 判別が有効 かどうかを調査する . 結果として , 従来提示され て来た方法によってインドネシア語の語彙アスペクトの予測が一定程度可能になる一方で , 転移学習の有効性は 一部の限られた 場合にのみ認められる ことを報告する .
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This presentation attempts to perform automatic identification of lexical aspect in Indonesian using deep learning. In the previous studies, automatic identification of lexical aspect has been limited to English and some languages that explicitly indicate the aspect. This presentation investigates whether or not automatic aspect detection is possible in Indonesian, a language with few aspect markers, and whether or not prediction by transfer learning is feasible. As a result, it is reported that the proposed method can predict Indonesian lexical aspect to a certain degree, but the effectiveness of transfer learning is limited to some cases.
• 書誌情報: じんもんこん2023論文集; 巻 2023, p. 253-258, 発行日 2023-12-02
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会