Avanços em Reconhecimento de Entidades Nomeadas para o Dialeto Bávaro

O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) é uma tarefa chave pra entender e processar textos em várias línguas. Ele foca em identificar e classificar componentes importantes, como nomes de pessoas, lugares, organizações e outras categorias específicas em materiais escritos. Mas, não tem muitos recursos pra reconhecer entidades nomeadas em dialetos, especialmente no bávaro, que é um dialeto regional do alemão.

Nesse trabalho, a gente apresenta um novo conjunto de dados pra reconhecer entidades nomeadas no bávaro. Esse conjunto inclui 161.000 palavras tiradas de artigos da Wikipédia em bávaro e tweets. O objetivo é preencher a lacuna de recursos pra dialetos, oferecendo anotações de alta qualidade, como as que já estão disponíveis pro alemão padrão.

O dialeto bávaro se difere do alemão padrão de várias maneiras. Isso inclui diferenças no vocabulário, gramática e como as entidades nomeadas são expressas. Pra estudar esse dialeto mais de perto, montamos Experimentos usando nossos dados bávaros junto com Conjuntos de dados do alemão padrão. Assim, conseguimos ver como nossos modelos se saem em um dialeto específico em comparação com formas mais comuns da língua.

#Criando o Conjunto de Dados NER Bávaro

Nosso conjunto de dados bávaro é composto por tokens coletados de dois tipos de fontes: artigos da Wikipédia e tweets. Os artigos da Wikipédia são formais, bem estruturados e atualizados por muitos colaboradores, o que os torna uma fonte confiável. Em contrapartida, os tweets são informais, curtos e têm um estilo de escrita diferente que reflete a conversa do dia a dia.

Pra esse projeto, escolhemos 40 páginas da Wikipédia em bávaro que cobrem uma variedade de tópicos. Extraímos os primeiros 1500 tokens de cada artigo pro nosso conjunto de dados. Coletar tweets foi mais complicado. Começamos reunindo uma lista de usuários do Twitter bávaros e expandimos a partir daí pra incluir os amigos e seguidores deles. No total, coletamos mais de 4.400 tweets de 151 usuários entre fevereiro e maio de 2023.

A gente se garantiu que nosso conjunto de dados é rico em entidades nomeadas. Pra isso, classificamos os tweets em diferentes categorias como bávaro, alemão, ou incompreensível. Só os tweets que eram predominantemente em bávaro foram mantidos pro nosso conjunto final.

#Anotação e Concordância

O processo de anotação envolveu três estudantes de pós-graduação com formação em linguística computacional. Um desses estudantes era falante nativo de bávaro, o que ajudou a garantir que o dialeto fosse capturado com precisão.

Cada anotador trabalhou de forma independente em uma parte dos dados. Pra garantir a qualidade, tivemos reuniões quinzenais pra discutir e resolver quaisquer diferenças de entendimento. Depois do período de treinamento inicial, dois anotadores continuaram a trabalhar na anotação de documentos diferentes.

Após nosso trabalho de anotação, medimos o quanto os anotadores concordaram entre si. Encontramos altos níveis de concordância, indicando que identificamos consistentemente entidades nomeadas ao longo do conjunto de dados. Isso é crítico pra desenvolver um sistema NER confiável.

#Comparando Bávaro com o Alemão Padrão

Pra entender como o bávaro se difere do alemão padrão, fizemos várias comparações. Olhamos pro vocabulário usado em ambos os dialetos e encontramos diferenças claras. Por exemplo, a forma como os nomes são estruturados no bávaro comumente coloca sobrenomes antes dos nomes, o que não é padrão em alemão. Além disso, o bávaro tem mais formas diminutivas, onde os nomes são reduzidos a apelidos. Isso adiciona uma camada extra de complexidade ao identificar entidades nomeadas.

N nossas análises, também revelamos que as regras gramaticais diferem. O bávaro usa formas diferentes pra expressar relações entre palavras. Por exemplo, em vez de usar uma estrutura genitiva como no alemão padrão, o bávaro muitas vezes usa uma combinação de preposições e pronomes pra transmitir o mesmo significado.

#Experimentos e Resultados

Pra avaliar quão eficaz é nosso sistema NER pro dialeto bávaro, desenhamos vários experimentos usando conjuntos de dados tanto do domínio (bávaro) quanto interdomínio (alemão padrão).

Os experimentos do domínio focaram apenas nos dados bávaros, e descobrimos que os modelos especificamente treinados em bávaro se saíram muito melhor do que aqueles treinados no alemão padrão. Isso mostrou que nossos modelos conseguiram captar efetivamente as nuances do dialeto.

Os experimentos interdomínio testaram quão bem os modelos treinados em bávaro poderiam se sair quando aplicados a conjuntos de dados do alemão padrão. Os resultados foram menos impressionantes, destacando os desafios de usar modelos treinados em uma variedade de língua pra outra. Porém, quando treinamos primeiro com dados bávaros e depois com conjuntos de dados do alemão padrão, vimos melhorias notáveis.

#Abordagens de Treinamento Sequencial e Conjunto

Pra melhorar ainda mais o desempenho do nosso modelo, usamos treinamento sequencial. Esse método envolve primeiro treinar um modelo em um conjunto de dados e depois ajustá-lo em um conjunto diferente, geralmente mais específico. Com essa abordagem, conseguimos ganhos significativos no desempenho tanto pra conjuntos de dados bávaros quanto pro alemão padrão.

O treinamento conjunto também foi empregado, o que permite que o modelo aprenda simultaneamente com conjuntos de dados bávaros e alemães. Essa abordagem aumentou ainda mais nossas métricas de desempenho, especialmente pros dados bávaros, onde o modelo pôde aprender tanto com a riqueza do dialeto quanto com a estrutura do alemão padrão.

#Aprendizado Multi-tarefa

Além de treinar apenas pra NER, também exploramos o aprendizado multi-tarefa, onde nosso modelo aprendeu simultaneamente a distinguir entre dialetos também. Descobrimos que essa abordagem foi útil pra melhorar a precisão em ambas as tarefas. O modelo mostrou melhor desempenho em reconhecer entidades nomeadas enquanto também conseguia identificar se um determinado input estava em bávaro ou alemão padrão.

#Conclusão

Esse estudo demonstra a necessidade de mais recursos focando em dialetos dentro do processamento de linguagem. Criamos um conjunto de dados considerável pra reconhecimento de entidades nomeadas em bávaro e realizamos extensos experimentos comparando seu desempenho com o do alemão padrão.

Nossas descobertas destacam que os dialetos têm características únicas que requerem abordagens separadas pra um processamento de linguagem eficaz. Os resultados positivos dos nossos modelos enfatizam o potencial pra futuros trabalhos no desenvolvimento de recursos pra outros dialetos e variedades de língua não padrão. Além disso, esse estudo abre a porta pra mais pesquisas sobre como os dialetos podem informar discussões mais amplas em tecnologias de compreensão e processamento de linguagem.

As implicações do nosso trabalho vão além do bávaro. Ao chamar atenção pras diferenças dialetais e fornecer recursos estruturados, incentivamos mais estudos que visam criar sistemas de processamento de linguagem mais inclusivos que reconhecem e valorizam a riqueza da diversidade linguística.