データ拡張はいつ役立つのか？ハウサ語とフォン語のNLPにおけるLLMとバックトランスレーション手法の評価
arXiv cs.CL / 2026/4/15
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要点
- MasakhaNER 2.0（NER）およびMasakhaPOS（POS）の結果から、拡張の有効性は、言語差やLLM出力の想定品質よりも、タスクの種類によって大きく変わることが示されました。
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