MultiLexNorm: A Shared Task on Multilingual Lexical Normalization

التطبيع المعجمي هو مهمة تحويل الكلام في شكلها الموحد. هذه المهمة مفيدة لتحليل المصب، لأنها توفر طريقة للتنسيق (غالبا ما تكون عفوية) تباين لغوي. مثل هذا الاختلاف هو نموذجي للوسائط الاجتماعية التي تتم مشاركة المعلومات في العديد من الطرق، بما في ذلك اللغات المختلفة وتحويل التعليمات البرمجية. منذ عمل Han و Baldwin (2011) منذ عقد من الزمان، اجتذبت التطبيع المعجمي الانتباه باللغة الإنجليزية وعلا بلغات أخرى. ومع ذلك، هناك نقص في وجود معيار مشترك للمقارنة بين النظم عبر اللغات مع إعداد بيانات وتقييم متجانسة. تحدد المهمة المشتركة متعددة الأكسجين لملء هذه الفجوة. نحن نقدم أكبر مؤشر تطبيع متعدد اللغات المتوفرة للجمهور بما في ذلك 13 متغيرات لغة. نقترح إعداد تقييم متجانس مع كل من التقييم الجوهري والخارجي. كما التقييم الخارجي، نستخدم تحليل التبعية ووضع علامات على جزء من مقاييس التقييم القضائية (A-LAS، A-UAS، و A-POS) لحساب التناقضات المحاذاة. جذبت المهمة المشتركة التي استضافتها في W-Nut 2021 9 مشاركا و 18 رسالة. تظهر النتائج أن أنظمة التطبيع العصبي تتفوق على النظام السابق على النظام السابق بهامش كبير. يتأثر أداء وضع العلامات على وضع العلامات في المصب وعلامات جزء من الكلام بشكل إيجابي ولكن بدرجات متفاوتة، مع تحسينات تصل إلى 1.72 A-LAS و 0.85 A-UAS و 1.54 A-POS للنظام الفائز.

Lexical normalization is the task of transforming an utterance into its standardized form. This task is beneficial for downstream analysis, as it provides a way to harmonize (often spontaneous) linguistic variation. Such variation is typical for social media on which information is shared in a multitude of ways, including diverse languages and code-switching. Since the seminal work of Han and Baldwin (2011) a decade ago, lexical normalization has attracted attention in English and multiple other languages. However, there exists a lack of a common benchmark for comparison of systems across languages with a homogeneous data and evaluation setup. The MultiLexNorm shared task sets out to fill this gap. We provide the largest publicly available multilingual lexical normalization benchmark including 13 language variants. We propose a homogenized evaluation setup with both intrinsic and extrinsic evaluation. As extrinsic evaluation, we use dependency parsing and part-of-speech tagging with adapted evaluation metrics (a-LAS, a-UAS, and a-POS) to account for alignment discrepancies. The shared task hosted at W-NUT 2021 attracted 9 participants and 18 submissions. The results show that neural normalization systems outperform the previous state-of-the-art system by a large margin. Downstream parsing and part-of-speech tagging performance is positively affected but to varying degrees, with improvements of up to 1.72 a-LAS, 0.85 a-UAS, and 1.54 a-POS for the winning system.