論文の概要: SLURP: A Spoken Language Understanding Resource Package

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13205v1
• Date: Thu, 26 Nov 2020 09:58:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 08:10:30.314567
• Title: SLURP: A Spoken Language Understanding Resource Package
• Title（参考訳）: slurp: 音声言語理解リソースパッケージ
• Authors: Emanuele Bastianelli, Andrea Vanzo, Pawel Swietojanski, Verena Rieser
• Abstract要約: Spoken Language Understandingは、音声データから直接意味を推測し、エンドユーザアプリケーションにおけるエラーの伝播と誤解を減らすことを約束する。 本稿では,以下を含む新しいSLUパッケージであるSLURPをリリースする。 英語の新しいデータセットは18のドメインにまたがっており、既存のデータセットよりもかなり大きく、言語的にも多様である。 最先端のNLUおよびASRシステムに基づく競合ベースライン。 改善の潜在的な領域を特定するための詳細なエラー解析を可能にする,エンティティラベリングのための新しい透過的メトリック。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.152975136933753
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spoken Language Understanding infers semantic meaning directly from audio data, and thus promises to reduce error propagation and misunderstandings in end-user applications. However, publicly available SLU resources are limited. In this paper, we release SLURP, a new SLU package containing the following: (1) A new challenging dataset in English spanning 18 domains, which is substantially bigger and linguistically more diverse than existing datasets; (2) Competitive baselines based on state-of-the-art NLU and ASR systems; (3) A new transparent metric for entity labelling which enables a detailed error analysis for identifying potential areas of improvement. SLURP is available at https: //github.com/pswietojanski/slurp.
• Abstract（参考訳）: Spoken Language Understandingは、音声データから直接意味を推測し、エンドユーザアプリケーションにおけるエラーの伝播と誤解を減らすことを約束する。 しかし、公開されているSLUリソースは限られている。 本稿では,(1)既存のデータセットよりも大幅に大きく,言語的に多様である18のドメインにまたがる英語の新しい挑戦的データセットであるSLURP,(2)最先端のNLUおよびASRシステムに基づく競合的ベースライン,(3)改善の潜在的な領域を特定するための詳細なエラー分析を可能にするエンティティラベリングのための新しい透過的メトリクスであるSLURPをリリースする。 SLURPはhttps: //github.com/pswietojanski/slurpで利用可能である。

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