SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Godson Catherine)
 

Sökning: WFRF:(Godson Catherine) > MasakhaNER 2.0: Afr...

MasakhaNER 2.0: Africa-centric Transfer Learning for Named Entity Recognition

Adelani, David Ifeoluwa (författare)
Masakhane NLP; Saarland University, Germany; University College London, UK
Neubig, Graham (författare)
Carnegie Mellon University, USA
Ruder, Sebastian (författare)
Google Research
visa fler...
Rijhwani, Shruti (författare)
Carnegie Mellon University, USA
Beukman, Michael (författare)
Masakhane NLP; University of the Witwatersrand, South Africa
Palen-Michel, Chester (författare)
Masakhane NLP; Brandeis University, USA
Lignos, Constantine (författare)
Masakhane NLP; Brandeis University, USA
Alabi, Jesujoba O. (författare)
Masakhane NLP; Saarland University, Germany
Muhammad, Shamsuddeen H. (författare)
Masakhane NLP; LIAAD-INESC TEC, Portugal
Nabende, Peter (författare)
Masakhane NLP; Makerere University, Uganda
Bamba Dione, Cheikh M. (författare)
Masakhane NLP; University of Bergen, Norway
Bukula, Andiswa (författare)
SADiLaR, South Africa
Mabuya, Rooweither (författare)
SADiLaR, South Africa
Dossou, Bonaventure F.P. (författare)
Masakhane NLP; Mila Quebec AI Institute, Canada
Sibanda, Blessing (författare)
Masakhane NLP
Buzaaba, Happy (författare)
Masakhane NLP; RIKEN Center for AI Project, Japan
Mukiibi, Jonathan (författare)
Masakhane NLP; Makerere University, Uganda
Kalipe, Godson (författare)
Masakhane NLP
Mbaye, Derguene (författare)
Masakhane NLP; Baamtu, Senegal
Taylor, Amelia (författare)
Masakhane NLP; Malawi University of Business and Applied Science, Malawi
Kabore, Fatoumata (författare)
Masakhane NLP; Uppsala University, Sweden
Emezue, Chris Chinenye (författare)
Masakhane NLP; TU Munich, Germany
Aremu, Anuoluwapo (författare)
Masakhane NLP
Ogayo, Perez (författare)
Masakhane NLP; Carnegie Mellon University, USA
Gitau, Catherine (författare)
Masakhane NLP
Munkoh-Buabeng, Edwin (författare)
Masakhane NLP; TU Clausthal, Germany
Koagne, Victoire M. (författare)
Masakhane NLP
Tapo, Allahsera Auguste (författare)
Masakhane NLP; Rochester Institute of Technology, USA
Macucwa, Tebogo (författare)
Masakhane NLP; University of Pretoria, South Africa
Marivate, Vukosi (författare)
Masakhane NLP; University of Pretoria, South Africa
Mboning, Elvis (författare)
Masakhane NLP
Gwadabe, Tajuddeen (författare)
Masakhane NLP
Adewumi, Tosin (författare)
Luleå tekniska universitet,EISLAB,Masakhane NLP
Ahia, Orevaoghene (författare)
Masakhane NLP; University of Washington, USA
Nakatumba-Nabende, Joyce (författare)
Masakhane NLP; Makerere University, Uganda
Mokono, Neo L. (författare)
Masakhane NLP; University of Pretoria, South Africa
Ezeani, Ignatius (författare)
Masakhane NLP; Lancaster University, UK
Chukwuneke, Chiamaka (författare)
Masakhane NLP; Lancaster University, UK
Adeyemi, Mofetoluwa (författare)
Masakhane NLP; University of Waterloo, Canada
Hacheme, Gilles Q. (författare)
Masakhane NLP; Ai4innov, France
Abdulmumin, Idris (författare)
Masakhane NLP; Ahmadu Bello University, Nigeria
Ogundepo, Odunayo (författare)
Masakhane NLP; University of Waterloo, Canada
Yousuf, Oreen (författare)
Masakhane NLP; Uppsala University, Sweden
Ngoli, Tatiana Moteu (författare)
Masakhane NLP
Klakow, Dietrich (författare)
Saarland University, Germany
visa färre...
 (creator_code:org_t)
Association for Computational Linguistics (ACL), 2022
2022
Engelska.
Ingår i: Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. - : Association for Computational Linguistics (ACL). ; , s. 4488-4508
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • African languages are spoken by over a billion people, but are underrepresented in NLP research and development. The challenges impeding progress include the limited availability of annotated datasets, as well as a lack of understanding of the settings where current methods are effective. In this paper, we make progress towards solutions for these challenges, focusing on the task of named entity recognition (NER). We create the largest human-annotated NER dataset for 20 African languages, and we study the behavior of state-of-the-art cross-lingual transfer methods in an Africa-centric setting, demonstrating that the choice of source language significantly affects performance. We show that choosing the best transfer language improves zero-shot F1 scores by an average of 14 points across 20 languages compared to using English. Our results highlight the need for benchmark datasets and models that cover typologically-diverse African languages.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Språkteknologi (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Language Technology (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

Maskininlärning
Machine Learning

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy