Fugu-MT 論文翻訳(概要): Polyphone Disambiguition in Mandarin Chinese with Semi-Supervised Learning

論文の概要: Polyphone Disambiguition in Mandarin Chinese with Semi-Supervised Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00621v1
Date: Mon, 1 Feb 2021 03:47:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-02 17:02:16.943928
Title: Polyphone Disambiguition in Mandarin Chinese with Semi-Supervised Learning
Title（参考訳）: 半指導学習による中国語の多音障害
Authors: Yi Shi and Congyi Wang and Yu Chen and Bin Wang
Abstract要約: マンダリン中国語多音不明瞭化のための半教師付き学習フレームワークを提案する。本稿では,エントロピー保持やレキシコンベースラベリングなど,さまざまなプロキシラベリング戦略の効果について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.595035978417322
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The majority of Chinese characters are monophonic, i.e.their pronunciations are unique and thus can be induced easily using a check table. As for their counterparts, polyphonic characters have more than one pronunciation. To perform linguistic computation tasks related to spoken Mandarin Chinese, the correct pronunciation for each polyphone must be identified among several candidates according to its context. This process is called Polyphone Disambiguation, a key procedure in the Grapheme-to-phoneme (G2P) conversion step of a Chinese text-to-speech (TTS) system. The problem is well explored with both knowledge-based and learning-based approaches, yet it remains challenging due to the lack of publicly available datasets and complex language phenomenon concerned polyphone. In this paper, we propose a novel semi-supervised learning (SSL) framework for Mandarin Chinese polyphone disambiguation that can potentially leverage unlimited unlabeled text data. We explore the effect of various proxy labeling strategies including entropy-thresholding and lexicon-based labeling. As for the architecture, a pre-trained model of Electra is combined with Convolution BLSTM layers to fine-tune on our task. Qualitative and quantitative experiments demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance in Mandarin Chinese polyphone disambiguation. In addition, we publish a novel dataset specifically for the polyphone disambiguation task to promote further researches.
Abstract（参考訳）: 漢字の大部分は単音であり、発音は独特であり、チェックテーブルで簡単に発音することができる。それらに対して、ポリフォニック文字は複数の発音を持つ。中国語話者に関連する言語計算タスクを実行するには、その文脈に応じて、各ポリフォンの正しい発音を特定する必要があります。この処理はPolyphone Disambiguationと呼ばれ、中国のテキスト音声(TTS)システムのGrapheme-to-phoneme(G2P)変換ステップにおける重要な手順である。この問題は知識ベースのアプローチと学習ベースのアプローチの両方でよく研究されているが、公開データセットの欠如や、ポリフォンに関する複雑な言語現象のため、依然として難しい。本稿では,無ラベルテキストデータを利用する可能性のある中国語ポリホン不曖昧化のための半教師付き学習(ssl)フレームワークを提案する。エントロピー-thresholding やlexicon-based labeling など,様々なプロキシラベリング戦略の効果を検討する。アーキテクチャに関しては、Electraの事前トレーニングされたモデルとConvolution BLSTMレイヤーを組み合わせて、タスクを微調整します。定性的および定量的実験により,マンダリン中国語多音不明瞭度における最先端性能が得られた。さらに,ポリホンの曖昧化タスクに特化した新しいデータセットを公開し,さらなる研究を促進する。

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