論文の概要: Mixtures of Deep Neural Experts for Automated Speech Scoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12475v1
• Date: Wed, 23 Jun 2021 15:44:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-24 15:24:37.304744
• Title: Mixtures of Deep Neural Experts for Automated Speech Scoring
• Title（参考訳）: 音声自動スコアリングのためのディープニューラル専門家の混合
• Authors: Sara Papi, Edmondo Trentin, Roberto Gretter, Marco Matassoni, Daniele Falavigna
• Abstract要約: 本論文は,言語学習者の音声応答からテストプロンプトに対する第二言語能力の自動評価の課題に対処する。 本手法は,(1)音声対話のテキスト書き起こしを自動生成する音声認識システム,(2)テキスト書き起こしを習熟クラスに分類する深層学習者に基づく複数分類システム,の2つの異なるモジュールに依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.860560781894458
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The paper copes with the task of automatic assessment of second language proficiency from the language learners' spoken responses to test prompts. The task has significant relevance to the field of computer assisted language learning. The approach presented in the paper relies on two separate modules: (1) an automatic speech recognition system that yields text transcripts of the spoken interactions involved, and (2) a multiple classifier system based on deep learners that ranks the transcripts into proficiency classes. Different deep neural network architectures (both feed-forward and recurrent) are specialized over diverse representations of the texts in terms of: a reference grammar, the outcome of probabilistic language models, several word embeddings, and two bag-of-word models. Combination of the individual classifiers is realized either via a probabilistic pseudo-joint model, or via a neural mixture of experts. Using the data of the third Spoken CALL Shared Task challenge, the highest values to date were obtained in terms of three popular evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 本論文は,言語学習者の音声応答からテストプロンプトに対する第二言語能力の自動評価の課題に対処する。 このタスクは、コンピュータ支援言語学習の分野に大きく関係している。 本論文で提示されたアプローチは,(1)音声対話のテキスト書き起こしを生成する自動音声認識システム,(2)書き起こしを熟練度クラスに分類する深層学習者に基づく多重分類システムという,2つの異なるモジュールに依存している。 異なるディープニューラルネットワークアーキテクチャ(フィードフォワードとリカレントの両方)は、参照文法、確率言語モデルの結果、複数の単語埋め込み、2つのバグ・オブ・ワードモデルという観点でテキストの多様な表現に特化している。 個々の分類器の組み合わせは、確率的擬似結合モデルまたは専門家の神経混合物を介して実現される。 第3回Spoken CALL Shared Task Challengeのデータを用いて,3つの評価指標から,現在までの最高値を得た。

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