We present NusaCrowd, a collaborative initiative to collect and unify existing resources for Indonesian languages, including opening access to previously non-public resources. Through this initiative, we have brought together 137 datasets and 118 standardized data loaders. The quality of the datasets has been assessed manually and automatically, and their value is demonstrated through multiple experiments. NusaCrowd's data collection enables the creation of the first zero-shot benchmarks for natural language understanding and generation in Indonesian and the local languages of Indonesia. Furthermore, NusaCrowd brings the creation of the first multilingual automatic speech recognition benchmark in Indonesian and the local languages of Indonesia. Our work strives to advance natural language processing (NLP) research for languages that are under-represented despite being widely spoken.


翻译:我们提出NusaCrowd协作倡议,旨在收集并整合印度尼西亚语现有资源,包括开放此前非公开资源的访问权限。通过该倡议,我们汇集了137个数据集与118个标准化数据加载器。数据集质量经过人工与自动双重评估,其价值通过多项实验得到验证。NusaCrowd的数据集合使得首次针对印度尼西亚语及当地语言的零样本自然语言理解与生成基准得以创立。此外,该倡议还催生了首个涵盖印度尼西亚语及当地语言的多语言自动语音识别基准。我们的工作致力于推动那些使用广泛但尚未被充分研究的语言在自然语言处理(NLP)领域的研究进展。

0
下载
关闭预览

相关内容

NLP:自然语言处理
百篇论文纵览大型语言模型最新研究进展
专知会员服务
70+阅读 · 2023年3月31日
自然语言处理顶会NAACL2022最佳论文出炉!
专知会员服务
43+阅读 · 2022年6月30日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
BERT/Transformer/迁移学习NLP资源大列表
专知
19+阅读 · 2019年6月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
自然语言处理 (NLP)资源大全
机械鸡
35+阅读 · 2017年9月17日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
最新内容
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
9+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
13+阅读 · 10月15日
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
10+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
14+阅读 · 10月13日
相关资讯
BERT/Transformer/迁移学习NLP资源大列表
专知
19+阅读 · 2019年6月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
自然语言处理 (NLP)资源大全
机械鸡
35+阅读 · 2017年9月17日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员