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Sadeed: Advancing Arabic Diacritization Through Small Language Model

Created by
  • Haebom

作者

Zeina Aldallal, Sara Chrouf, Khalil Hennara, Mohamed Motaism Hamed, Muhammad Hreden, Safwan AlModhayan

概要

アラビア語の文字に発音記号を付けることは、アラビア語の豊かな形態論的特徴のため、自然言語処理の分野で継続的な課題として残ります。本論文では、様々なアラビア語の束で訓練された小型モデル、Kuwain 1.5B Hennara et al。 [2025]に基づいて微調整されたデコーダ専用言語モデルであるSadeedを提示する。 Sadeedは、厳格なデータ精製と正規化プロセスを経て生成された、厳選された高品質の発音記号付きのデータセットに微調整されています。少ない計算リソースを使用しているにもかかわらず、Sadeedは独自の大規模言語モデルと比較して競争力のある結果を達成し、同様の分野で訓練された既存のモデルよりも優れています。さらに、本論文では、アラビア語の発音記号付けに関する現在のベンチマーク慣行の主なLimitationsを強調する。この問題を解決するために、さまざまなテキストジャンルと複雑さのレベルにわたってより公平で包括的な評価を可能にするように設計された新しいベンチマークであるSadeedDiac-25を紹介します。 SadeedとSadeedDiac-25は、機械翻訳、音声合成、言語学習ツールなど、アラビア語NLPアプリケーションの開発のための堅牢な基盤を提供します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
小規模モデルを利用して既存の大規模モデルと比較可能な性能を達成し、計算資源効率の向上。
厳格なデータの洗練と正規化プロセスを通じて高品質のデータセットを構築します。
アラビア語の発音記号の貼り付け作業のベンチマーク慣行のLimitations指摘と新しいベンチマークSadeedDiac-25を提示します。
機械翻訳、音声合成、言語学習ツールなど、様々なアラビア語NLPアプリケーションの開発に貢献。
Limitations:
現在、ベンチマーク慣行のLimitationsを指摘しているが、SadeedDiac-25がこれらのLimitationsを完全に解決するかどうかについてのさらなる研究が必要である。
Sadeedモデルのパフォーマンスが特定のデータセットに偏っている可能性。
使用されたデータセットの規模と多様性の詳細な説明の欠如。
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