抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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英語Wikipediaは,多くの研究と自然言語機械学習モデリングのための重要なデータソースである。Wikipedia,より大きな計算資源,および言語とマルチモーダルモデルの性能における公正さを要求する非英語言語版の成長は,データセットとモデルにおけるWikipediaの多くの言語版の包含をもたらした。より良い多言語とマルチモーダルモデルの構築は,拡張データセットへのアクセスだけを必要とする。また,それは,データにおけるどれか,そして,この内容がどのように生成されたかのより良い理解を必要とする。本論文は,研究者がWikipediaの異なる言語版と,どのようにそれらのモデルに影響を及ぼすかについて,何の相違が生じているかを,研究者が考えるのを助けるために,いくつかの背景を提供することを追求する。言語版間のコンテンツ差(局所コンテキスト,コミュニティおよびガバナンス,技術)と,研究およびモデリングのための多言語およびマルチモーダルデータを用いるとき,良好な実践のための推奨事項の3つの主要な方法を詳しく述べた。【JST・京大機械翻訳】