| Summary: | Presented here is a method for automatic punctuation restoration in Swedish using a BERT model. The method is based on KB-BERT, a publicly available, neural network language model pre-trained on a Swedish corpus by National Library of Sweden. This model has then been fine-tuned for this specific task using a corpus of government texts. With a lower-case and unpunctuated Swedish text as input, the model is supposed to return a grammatically correct punctuated copy of the text as output. A successful solution to this problem brings benefits for an array of NLP domains, such as speech-to-text and automated text. Only the punctuation marks period, comma and question marks were considered for the project, due to a lack of data for more rare marks such as semicolon. Additionally, some marks are somewhat interchangeable with the more common, such as exclamation points and periods. Thus, the data set had all exclamation points replaced with periods. The fine-tuned Swedish BERT model, dubbed prestoBERT, achieved an overall F1-score of 78.9. The proposed model scored similarly to international counterparts, with Hungarian and Chinese models obtaining F1-scores of 82.2 and 75.6 respectively. As further comparison, a human evaluation case study was carried out. The human test group achieved an overall F1-score of 81.7, but scored substantially worse than prestoBERT on both period and comma. Inspecting output sentences from the model and humans show satisfactory results, despite the difference in F1-score. The disconnect seems to stem from an unnecessary focus on replicating the exact same punctuation used in the test set, rather than providing any of the number of correct interpretations. If the loss function could be rewritten to reward all grammatically correct outputs, rather than only the one original example, the performance could improve significantly for both prestoBERT and the human group. === Här presenteras en metod för automatisk återinföring av skiljetecken på svenska med hjälp av ett neuralt nätverk i formen av en BERT-modell. Metoden bygger på KB-BERT, en allmänt tillgänglig språkmodell, tränad på ett svensk korpus, av Kungliga Biblioteket. Denna modell har sedan finjusterats för den här specifika uppgiften med hjälp av ett korpus av offentliga texter från landsting och dylikt. Med svensk text utan versaler och skiljetecken som inmatning, ska modellen returnera en kopia av texten där korrekta skiljetecken har placerats ut på rätta platser. En framgångsrik modell ger fördelar för en rad domäner inom neurolingvistisk programmering, såsom tal- till- texttranskription och automatiserad textgenerering. Endast skiljetecknen punkt, kommatecken och frågetecken tas i beaktande i projektet på grund av en brist på data för de mer sällsynta skiljetecknen såsom semikolon. Dessutom är vissa skiljetecken någorlunda utbytbara mot de vanligaste tre, såsom utropstecken mot punkt. Således har datasetets alla utropstecken ersatts med punkter. Den finjusterade svenska BERT-modellen, kallad prestoBERT, fick en övergripande F1-poäng på 78,9. De internationella motsvarande modellerna för ungerska och kinesiska fick en övergripande F1-poäng på 82,2 respektive 75,6. Det tyder på att prestoBERT är på en liknande nivå som toppmoderna motsvarigheter. Som ytterligare jämförelse genomfördes en fallstudie med mänsklig utvärdering. Testgruppen uppnådde en övergripande F1-poäng på 81,7, men presterade betydligt sämre än prestoBERT på både punkt och kommatecken. Inspektion av utdata från modellen och människorna visar tillfredsställande resultat från båda, trots skillnaden i F1-poäng. Skillnaden verkar härstamma från ett onödigt fokus på att replikera exakt samma skiljetecken som används i indatan, snarare än att återge någon av de många korrekta tolkningar som ofta finns. Om loss-funktionen kunde skrivas om för att belöna all grammatiskt korrekt utdata, snarare än bara originalexemplet, skulle prestandan kunna förbättras avsevärt för både prestoBERT såväl som den mänskliga gruppen.
|
|---|
