arXiv 2308.097682024-05-19cs.CL

NaijaRC：面向尼日利亚语言的多项选择阅读理解数据集

NaijaRC: A Multi-choice Reading Comprehension Dataset for Nigerian Languages

Masakhane NLP；Saarland University（萨尔大学）；University of Lagos（拉各斯大学）；Imperial College London（伦敦帝国学院）；University College London（伦敦大学学院）

Anuoluwapo Aremu, Jesujoba O. Alabi, Daud Abolade, Nkechinyere F. Aguobi, Shamsuddeen Hassan Muhammad, David Ifeoluwa Adelani

备注：: Accepted to AfricaNLP Workshop at ICLR 2024 (non-archival)

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AI总结：

该研究构建了涵盖三种尼日利亚本土语言的多项选择阅读理解数据集NaijaRC，基于预训练仅编码器模型开展跨语言迁移得到基线结果，还通过提示大语言模型给出对应结果，为低资源语言阅读理解研究提供数据支撑。

摘要：

本文构建了NaijaRC这一全新的多项选择阅读理解数据集，涵盖三种尼日利亚本土语言，数据源自高中阅读理解考试。研究基于预训练的仅编码器模型，利用现有的英文RACE与Belebele训练数据集开展跨语言迁移，给出了基线结果。此外，还通过提示GPT-4等大语言模型（LLMs）得到了对应结果。

英文摘要：

In this paper, we create NaijaRC: a new multi-choice Reading Comprehension dataset for three native Nigeria languages that is based on high-school reading comprehension examination. We provide baseline results by performing cross-lingual transfer using existing English RACE and Belebele training dataset based on a pre-trained encoder-only model. Additionally, we provide results by prompting large language models (LLMs) like GPT-4.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。