Fugu-MT 論文翻訳(概要): May I Ask Who's Calling? Named Entity Recognition on Call Center Transcripts for Privacy Law Compliance

論文の概要: May I Ask Who's Calling? Named Entity Recognition on Call Center Transcripts for Privacy Law Compliance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15598v1
Date: Thu, 29 Oct 2020 13:53:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-01 22:52:37.206006
Title: May I Ask Who's Calling? Named Entity Recognition on Call Center Transcripts for Privacy Law Compliance
Title（参考訳）: 誰に電話してもよろしいですか。プライバシ法コンプライアンスのためのコールセンター文字のエンティティ認識
Authors: Micaela Kaplan
Abstract要約: 我々は,新しいタイプのユーザ生成テキスト(コールセンター会話)に対して,名前付きエンティティ認識を用いて検討する。これらの会話は、自然発話から、新規な問題と、会話自動音声認識の問題を結合する。新しいアノテーションで独自のコーパスを使用し、カスタムコンテキスト文字列の埋め込みをトレーニングし、BiLSTM-CRFを適用します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We investigate using Named Entity Recognition on a new type of user-generated text: a call center conversation. These conversations combine problems from spontaneous speech with problems novel to conversational Automated Speech Recognition, including incorrect recognition, alongside other common problems from noisy user-generated text. Using our own corpus with new annotations, training custom contextual string embeddings, and applying a BiLSTM-CRF, we match state-of-the-art results on our novel task.
Abstract（参考訳）: ユーザ生成テキストの新しいタイプであるコールセンター会話における名前付きエンティティ認識を用いて検討する。これらの会話は、自然発話から会話自動音声認識の新たな問題、不正確な認識を含む問題、および騒がしいユーザー生成テキストからの他の一般的な問題とを組み合わせる。新しいアノテーションと独自のコーパスを使用して、カスタムコンテキスト文字列の埋め込みをトレーニングし、BiLSTM-CRFを適用して、新しいタスクで最先端の結果とマッチングする。

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