抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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言語Xのための十分な資源は,資源不足言語クラスからそれを持ち上げるが,必ずしも再調査されていないクラスからはそうではない。本論文では,トルコ語における組織化ベンチマークの欠如の問題に取り組んだ。トルコのような言語は,NLPアプリケーションにおいて最先端技術の背後に残されていることを示した。解決策として,いくつかのNLPタスクを含むトルコ語のNLPベンチマークの集合であるMukeyesを提示した。各ベンチマークに対する1つ以上のデータセットについて研究し,2つ以上のベースラインを提示した。さらに,言語モデリング,文章セグメンテーション,およびspellチェックのためのトルコにおける4つの新しいベンチマークデータセットを提示した。すべてのデータセットとベースラインは,https://github.com/alisafaya/mukayeseの下で利用可能である。【JST・京大機械翻訳】