論文の概要: Punctuation Prediction in Spontaneous Conversations: Can We Mitigate ASR
Errors with Retrofitted Word Embeddings?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05985v1
- Date: Mon, 13 Apr 2020 15:02:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-13 23:35:12.048427
- Title: Punctuation Prediction in Spontaneous Conversations: Can We Mitigate ASR
Errors with Retrofitted Word Embeddings?
- Title（参考訳）: 自発会話における句読影予測 : 単語埋め込みによるASR誤りを軽減できるか?
- Authors: {\L}ukasz Augustyniak, Piotr Szymanski, Miko{\l}aj Morzy, Piotr
Zelasko, Adrian Szymczak, Jan Mizgajski, Yishay Carmiel, Najim Dehak
- Abstract要約: ドメイン固有のデータへの埋め込みがASRエラーを緩和することを示す。
我々は,最先端モデルと比較して,句読点の精度が6.2%(疑問点)から9%(期間)に絶対的に向上したことを記録した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.5428664411426
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic Speech Recognition (ASR) systems introduce word errors, which often
confuse punctuation prediction models, turning punctuation restoration into a
challenging task. These errors usually take the form of homonyms. We show how
retrofitting of the word embeddings on the domain-specific data can mitigate
ASR errors. Our main contribution is a method for better alignment of homonym
embeddings and the validation of the presented method on the punctuation
prediction task. We record the absolute improvement in punctuation prediction
accuracy between 6.2% (for question marks) to 9% (for periods) when compared
with the state-of-the-art model.
- Abstract（参考訳）: 自動音声認識(ASR)システムは単語エラーを導入し、句読点予測モデルを混乱させ、句読点復元を困難なタスクに変換する。
これらの誤りは通常ホモニムの形式をとる。
ドメイン固有のデータへの埋め込みがASRエラーを緩和することを示す。
提案手法の主な貢献は,ホムニム埋め込みのアライメントの改善と句読点予測タスクにおける提案手法の検証である。
我々は,最先端モデルと比較して,句読点の精度が6.2%(疑問点)から9%(期間)に絶対的に向上したことを記録した。
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