NSina: A Comprehensive News Corpus for Sinhala Language Processing

Core Concepts

NSina introduces a large news corpus for Sinhala, addressing challenges in adapting LLMs to low-resource languages.

Abstract

1. Introduction Large language models (LLMs) have revolutionized natural language processing (NLP). LLMs excel in high-resource languages but face challenges in low-resource languages like Sinhala. NSina aims to provide a solution by offering a comprehensive news corpus and NLP tasks. 2. Dataset Construction Data collected from popular Sri Lankan news sources. NSina consists of 506,932 news articles with varied token frequencies. "Lankadeepa" and "Hiru News" contribute the most to the corpus. 3. Tasks Three NLP tasks created from NSina: news media identification, news category prediction, and news headline generation. Models like XLM-R Large and SinBERT evaluated on each task. 4. Conclusion NSina offers valuable resources for training LLMs in Sinhala. Transformer models show promise but struggle in natural language generation tasks.

Stats

NSinaは50万以上の記事から成る包括的なニュースコーパスです。 "Lankadeepa"と"Hiru News"がコーパスに最も貢献しています。

Quotes

Key Insights Distilled From

NSINA

by Hansi Hettia... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16571.pdf

Deeper Inquiries

NSinaのリリースにより、Sinhala言語へのLLMの適応における課題がどのように解決されていますか

NSinaのリリースにより、Sinhala言語へのLLMの適応における課題がどのように解決されていますか？ NSinaは、Sinhala言語向けの大規模なニュースコーパスを提供することで、低リソース言語であるSinhalaにおけるNLP（自然言語処理）への挑戦を克服しようとしています。これまでSinhalaでは適切なトレーニングデータやベンチマークデータセットが不足していたため、LLM（大規模言語モデル）を活用する際に困難が生じていました。NSinaは50万以上の記事から成る包括的なニュースコーパスを提供し、さらにニュースメディア識別、ニュースカテゴリ予測、そしてニュース見出し生成という3つのNLPタスクも導入しています。これらのリソースやベンチマークはSinhalaへのLLMs適応時に貴重な支援となります。

Sinhala特有のトランスフォーマーモデルの訓練が重要であると考えられますか

Sinhala特有のトランスフォーマーモデルの訓練が重要であると考えられますか？ 一般的な多言語トランスフォーマーモデル（XLM-R等）だけでは十分な性能が得られず、「SinBERT」等特定言語向けモデルも限界がありました。そのため、Sinhala特有モデル開発は重要です。既存研究でも示されている通り、「SinBERT」等一部特化したモデルは他多言語対応モデルより優れた結果を示すこともあります。このことからも、将来的には更なる研究・開発が必要であろうと考えられます。

自然言語生成タスクでTransformerモデルが苦戦する理由は何だと思われますか

自然言語生成タスクでTransformerモデルが苦戦する理由は何だと思われますか？ 自然言語生成タスクではBLEUやTER等従来指標しか使用せず評価基準不足です。 また，NLG タスク 用 Sinhalese プロジェクション の欠如 最後，文脈依存性及び長距離依存関係 を捉えきれていません These responses provide detailed insights into the challenges faced in adapting LLMs to Sinhala, the importance of training language-specific Transformer models for Sinhala, and the reasons why Transformer models struggle in natural language generation tasks.