論文の概要: Sequence Model with Self-Adaptive Sliding Window for Efficient Spoken Document Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09278v1
• Date: Tue, 20 Jul 2021 06:44:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-21 15:02:45.147515
• Title: Sequence Model with Self-Adaptive Sliding Window for Efficient Spoken Document Segmentation
• Title（参考訳）: 高速音声文書分割のための自己適応スライディングウィンドウを用いたシーケンスモデル
• Authors: Qinglin Zhang, Qian Chen, Yali Li, Jiaqing Liu, Wen Wang
• Abstract要約: 段落分割の正確かつ効率的な自己適応的スライディングウインドウを用いたシーケンスモデルを提案する。 また,音声情報を活用する手法を提案し,ASR誤りに対する音声文書のセグメンテーションの堅牢性を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.6548277172532
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transcripts generated by automatic speech recognition (ASR) systems for spoken documents lack structural annotations such as paragraphs, significantly reducing their readability. Automatically predicting paragraph segmentation for spoken documents may both improve readability and downstream NLP performance such as summarization and machine reading comprehension. We propose a sequence model with self-adaptive sliding window for accurate and efficient paragraph segmentation. We also propose an approach to exploit phonetic information, which significantly improves robustness of spoken document segmentation to ASR errors. Evaluations are conducted on the English Wiki-727K document segmentation benchmark, a Chinese Wikipedia-based document segmentation dataset we created, and an in-house Chinese spoken document dataset. Our proposed model outperforms the state-of-the-art (SOTA) model based on the same BERT-Base, increasing segmentation F1 on the English benchmark by 4.2 points and on Chinese datasets by 4.3-10.1 points, while reducing inference time to less than 1/6 of inference time of the current SOTA.
• Abstract（参考訳）: 音声文書の自動音声認識(ASR)システムによって生成された文書には,段落などの構造的アノテーションがなく,可読性を著しく低下させる。 音声文書における段落分割の自動予測は,要約や機械読解など,読みやすさと下流NLPの性能を向上させる可能性がある。 段落分割の正確かつ効率的な自己適応的スライディングウインドウを用いたシーケンスモデルを提案する。 また,asr誤りに対する音声文書セグメンテーションのロバスト性を大幅に向上させる音声情報活用手法を提案する。 評価は、英語のwiki-727kドキュメントセグメンテーションベンチマーク、中国語のwikipediaベースのドキュメントセグメンテーションデータセット、社内の中国語ドキュメントデータセットで行われます。 提案モデルは,同一のBERTベースに基づく最新技術(SOTA)モデルより優れ,英語ベンチマークでは4.2ポイント,中国語データセットでは4.3-10.1ポイント,推定時間は現在のSOTAの1/6未満に低下する。

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