論文の概要: Intent Recognition and Unsupervised Slot Identification for Low Resourced Spoken Dialog Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01287v1
• Date: Sat, 3 Apr 2021 01:58:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 03:14:18.341382
• Title: Intent Recognition and Unsupervised Slot Identification for Low Resourced Spoken Dialog Systems
• Title（参考訳）: 低資源音声対話システムのための意図認識と教師なしスロット識別
• Authors: Akshat Gupta, Sai Krishna Rallabandi, Alan W Black
• Abstract要約: ユニバーサル電話認識システムを用いて音声を音声転写に変換する音響ベースのSLUシステムを提案する。 これらの音声転写から意図認識とスロット識別を行う単語のない自然言語理解モジュールを構築します。 タミルではインテント分類が10%以上改善され,シンハラではインテント分類が5%以上向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.705058576039065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intent Recognition and Slot Identification are crucial components in spoken language understanding (SLU) systems. In this paper, we present a novel approach towards both these tasks in the context of low resourced and unwritten languages. We present an acoustic based SLU system that converts speech to its phonetic transcription using a universal phone recognition system. We build a word-free natural language understanding module that does intent recognition and slot identification from these phonetic transcription. Our proposed SLU system performs competitively for resource rich scenarios and significantly outperforms existing approaches as the amount of available data reduces. We observe more than 10% improvement for intent classification in Tamil and more than 5% improvement for intent classification in Sinhala. We also present a novel approach towards unsupervised slot identification using normalized attention scores. This approach can be used for unsupervised slot labelling, data augmentation and to generate data for a new slot in a one-shot way with only one speech recording
• Abstract（参考訳）: 音声認識とスロット識別は、音声言語理解(SLU)システムにおいて重要な要素である。 本稿では,低リソース言語と未記述言語の文脈において,これら2つのタスクに対する新しいアプローチを提案する。 音声認識システムを用いて音声を音素の書き起こしに変換する音響ベースのSLUシステムを提案する。 我々はこれらの音素転写から意図認識とスロット識別を行う単語自由自然言語理解モジュールを構築した。 提案するSLUシステムは,資源の豊富なシナリオに対して競合的に動作し,利用可能なデータ量が減少するにつれて既存の手法よりも大幅に優れる。 タミルではインテント分類が10%以上改善され,シンハラではインテント分類が5%以上向上した。 また,正規化アテンションスコアを用いた非教師なしスロット識別への新しいアプローチを提案する。 このアプローチは、教師なしスロットラベリング、データ拡張、ワンショット方式で1つの音声記録のみで新しいスロットのデータを生成するために使用することができる。

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