Progressi nel Riconoscimento delle Entità Nominate per il Dialetto Bavarese

Il riconoscimento delle entità nominate (NER) è un compito fondamentale per capire e processare il testo nelle lingue. Si concentra sull'identificare e classificare componenti chiave, come i nomi di persone, luoghi, organizzazioni e altre categorie specifiche nel materiale scritto. Però, non ci sono molte risorse per riconoscere le entità nominate nei dialetti, specialmente nel bavarese, un dialetto regionale tedesco.

In questo lavoro, presentiamo un nuovo dataset per riconoscere le entità nominate in bavarese. Questo dataset include 161.000 parole prese da articoli di Wikipedia in bavarese e tweet. L'obiettivo è colmare il divario nelle risorse per i dialetti fornendo annotazioni di alta qualità simili a quelle già disponibili per il tedesco standard.

Il dialetto bavarese differisce dal tedesco standard in vari modi. Queste differenze includono vocabolario, grammatica e come vengono espressi i nomi delle entità. Per studiare questo dialetto più da vicino, abbiamo impostato esperimenti utilizzando i nostri dati bavarese insieme ai dataset di tedesco standard. Questo ci permette di vedere come si comportano i nostri modelli in un dialetto specifico rispetto a forme linguistiche più comuni.

#Creazione del Dataset NER Bavarese

Il nostro dataset bavarese consiste di token raccolti da due tipi di fonti: articoli di Wikipedia e tweet. Gli articoli di Wikipedia sono formali, ben strutturati e aggiornati da molti contributori, il che li rende una fonte affidabile. Al contrario, i tweet sono informali, brevi e offrono uno stile di scrittura diverso che riflette la conversazione quotidiana.

Per questo progetto, abbiamo scelto 40 pagine di Wikipedia bavarese che coprono una vasta gamma di argomenti. Abbiamo estratto i primi 1500 token da ogni articolo per il nostro dataset. Raccogliere tweet è stato più complicato. Abbiamo iniziato creando una lista di utenti Twitter bavarese e poi ci siamo espansi per includere i loro amici e follower. In totale, abbiamo raccolto oltre 4.400 tweet da 151 utenti tra febbraio e maggio 2023.

Ci siamo assicurati che il nostro dataset fosse ricco di entità nominate. Per fare questo, abbiamo classificato i tweet in diverse categorie come bavarese, tedesco o incomprensibile. Solo i tweet prevalentemente in bavarese sono stati mantenuti per il nostro dataset finale.

#Annotazione e Accordo

Il processo di annotazione ha coinvolto tre studenti laureati con background in linguistica computazionale. Uno di questi studenti era un madrelingua bavarese, il che ha aiutato a garantire che il dialetto fosse catturato con precisione.

Ogni annotatore ha lavorato indipendentemente su una porzione dei dati. Per garantire la qualità, abbiamo avuto riunioni bisettimanali per discutere e risolvere eventuali differenze di comprensione. Dopo il periodo di formazione iniziale, due annotatori hanno continuato a lavorare sull'annotazione di documenti diversi.

Dopo il nostro lavoro di annotazione, abbiamo misurato quanto bene gli annotatori si siano accordati tra loro. Abbiamo trovato un alto livello di accordo, indicando che abbiamo costantemente identificato entità nominate nel dataset. Questo è fondamentale per sviluppare un sistema NER affidabile.

#Confronto tra Bavarese e Tedesco Standard

Per capire come il bavarese differisce dal tedesco standard, abbiamo effettuato vari confronti. Abbiamo guardato al vocabolario usato in entrambi i dialetti e abbiamo trovato chiare differenze. Ad esempio, il modo in cui i nomi sono strutturati in bavarese spesso colloca i cognomi prima dei nomi, il che non è standard in tedesco. Inoltre, il bavarese ha più forme diminutive, dove i nomi vengono accorciati in soprannomi. Questo aggiunge un ulteriore livello di complessità quando si identificano le entità nominate.

Le nostre analisi hanno anche rivelato che le regole grammaticali differiscono. Il bavarese usa forme diverse per esprimere relazioni tra le parole. Ad esempio, invece di usare una struttura genitiva come nel tedesco standard, il bavarese usa spesso una combinazione di preposizioni e pronomi per trasmettere lo stesso significato.

#Esperimenti e Risultati

Per valutare quanto sia efficace il nostro sistema NER per il dialetto bavarese, abbiamo progettato diversi esperimenti utilizzando sia dataset in-dominio (bavarese) che cross-domain (tedesco standard).

Gli esperimenti in-dominio si sono concentrati solo sui dati bavarese, e abbiamo scoperto che i modelli specificamente addestrati sul bavarese hanno mostrato prestazioni significativamente migliori rispetto a quelli addestrati sul tedesco standard. Questo ha dimostrato che i nostri modelli possono catturare efficacemente le sfumature del dialetto.

Gli esperimenti cross-domain hanno testato quanto bene i modelli addestrati sul bavarese potessero performare quando applicati a dataset di tedesco standard. I risultati sono stati meno impressionanti, evidenziando le sfide di utilizzare modelli addestrati su una varietà linguistica per un'altra. Tuttavia, quando abbiamo addestrato prima sui dati bavarese e poi sui dataset di tedesco standard, ci sono stati miglioramenti notevoli.

#Approcci di Addestramento Sequenziale e Congiunto

Per migliorare ulteriormente le prestazioni del nostro modello, abbiamo utilizzato l'addestramento sequenziale. Questo metodo prevede prima di addestrare un modello su un dataset e poi di perfezionarlo su un altro dataset, di solito più specifico. Grazie a questo approccio, abbiamo raggiunto guadagni significativi nelle prestazioni sia per i dataset bavarese che per quelli di tedesco standard.

L'addestramento congiunto è stato anche impiegato, il che consente al modello di apprendere contemporaneamente sia dai dataset bavarese che da quelli tedeschi. Questo approccio ha ulteriormente potenziato i nostri metriche di prestazione, specialmente per i dati bavarese, dove il modello poteva apprendere sia dalla ricchezza del dialetto che dalla struttura del tedesco standard.

#Apprendimento Multi-task

Oltre ad addestrare unicamente per il NER, abbiamo anche esplorato l'apprendimento multi-task, dove il nostro modello ha imparato simultaneamente a distinguere tra dialetti. Abbiamo scoperto che questo approccio era utile per migliorare l'accuratezza in entrambi i compiti. Il modello ha mostrato migliori prestazioni nel riconoscere entità nominate riuscendo anche a identificare se un determinato input fosse in bavarese o in tedesco standard.

#Conclusione

Questo studio dimostra la necessità di più risorse focalizzate sui dialetti all'interno del processamento linguistico. Abbiamo creato un dataset ampio per il riconoscimento delle entità nominate in bavarese e condotto ampi esperimenti confrontando le sue prestazioni rispetto al tedesco standard.

I nostri risultati evidenziano che i dialetti hanno caratteristiche uniche che richiedono approcci separati per un'efficace elaborazione del linguaggio. I risultati positivi dei nostri modelli sottolineano il potenziale per futuri lavori nello sviluppare risorse per altri dialetti e varietà linguistiche non standard. Inoltre, questo studio apre la porta a ulteriori ricerche su come i dialetti possano informare discussioni più ampie nella comprensione e nelle tecnologie di processamento del linguaggio.

Le implicazioni del nostro lavoro vanno oltre il bavarese. Attirando l'attenzione sulle differenze dialettali e fornendo risorse strutturate, incoraggiamo studi futuri che mirano a creare sistemi di processamento linguistico più inclusivi che riconoscano e apprezzino la ricchezza della diversità linguistica.