論文の概要: Learning Spoken Language Representations with Neural Lattice Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02629v2
• Date: Mon, 2 Nov 2020 06:53:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 01:08:30.270670
• Title: Learning Spoken Language Representations with Neural Lattice Language Modeling
• Title（参考訳）: ニューラル格子言語モデルによる音声表現の学習
• Authors: Chao-Wei Huang and Yun-Nung Chen
• Abstract要約: 本稿では,音声言語理解タスクのための文脈表現を提供するために,ニューラルネットワーク言語モデルを訓練するフレームワークを提案する。 提案する2段階事前学習手法は,音声データの要求を低減し,効率を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.50831917042577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained language models have achieved huge improvement on many NLP tasks. However, these methods are usually designed for written text, so they do not consider the properties of spoken language. Therefore, this paper aims at generalizing the idea of language model pre-training to lattices generated by recognition systems. We propose a framework that trains neural lattice language models to provide contextualized representations for spoken language understanding tasks. The proposed two-stage pre-training approach reduces the demands of speech data and has better efficiency. Experiments on intent detection and dialogue act recognition datasets demonstrate that our proposed method consistently outperforms strong baselines when evaluated on spoken inputs. The code is available at https://github.com/MiuLab/Lattice-ELMo.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された言語モデルは、多くのNLPタスクで大幅に改善されている。 しかし、これらの手法は通常、テキストとして設計されているため、音声言語の特性を考慮しない。 そこで本論文は,認識系が生成する格子に事前学習する言語モデルの概念を一般化することを目的としている。 音声言語理解タスクのための文脈表現を提供するために,ニューラルネットワーク言語モデルを訓練するフレームワークを提案する。 提案する2段階事前学習手法は,音声データの要求を低減し,効率を向上する。 意図検出と対話行動認識データセットの実験により,提案手法は音声入力による評価において,強いベースラインを一貫して上回ることを示した。 コードはhttps://github.com/MiuLab/Lattice-ELMoで公開されている。

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