論文の概要: Contextualized Spoken Word Representations from Convolutional Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02880v2
• Date: Tue, 29 Sep 2020 17:31:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 02:26:51.673867
• Title: Contextualized Spoken Word Representations from Convolutional Autoencoders
• Title（参考訳）: 畳み込みオートエンコーダによる文脈化音声単語表現
• Authors: Prakamya Mishra and Pranav Mathur
• Abstract要約: 本稿では,畳み込み型オートエンコーダに基づくニューラルアーキテクチャを提案し,様々な長さの音声単語の構文的かつ意味論的に適切な文脈化表現をモデル化する。 提案モデルでは,他の2つの言語モデルと比較して頑健性を示すことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A lot of work has been done to build text-based language models for performing different NLP tasks, but not much research has been done in the case of audio-based language models. This paper proposes a Convolutional Autoencoder based neural architecture to model syntactically and semantically adequate contextualized representations of varying length spoken words. The use of such representations can not only lead to great advances in the audio-based NLP tasks but can also curtail the loss of information like tone, expression, accent, etc while converting speech to text to perform these tasks. The performance of the proposed model is validated by (1) examining the generated vector space, and (2) evaluating its performance on three benchmark datasets for measuring word similarities, against existing widely used text-based language models that are trained on the transcriptions. The proposed model was able to demonstrate its robustness when compared to the other two language-based models.
• Abstract（参考訳）: 異なるnlpタスクを実行するためのテキストベースの言語モデルを構築するために多くの作業が行われたが、音声ベースの言語モデルの場合の研究はあまり行われていない。 本稿では,畳み込み型オートエンコーダに基づくニューラルアーキテクチャを提案し,様々な長さの音声単語の構文的かつ意味論的に適切な文脈化表現をモデル化する。 このような表現の使用は、音声ベースのNLPタスクに大きな進歩をもたらすだけでなく、これらのタスクを実行するために音声をテキストに変換しながら、トーン、表現、アクセントなどの情報の損失を削減できる。 提案モデルの性能は,(1)生成したベクトル空間の検証,(2)単語の類似度を測定するための3つのベンチマークデータセットにおける性能評価により検証される。 提案モデルでは,他の2つの言語モデルと比較して頑健性を示すことができた。

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