論文の概要: End-to-End Open Vocabulary Keyword Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10357v1
• Date: Mon, 23 Aug 2021 18:34:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-25 23:41:51.720318
• Title: End-to-End Open Vocabulary Keyword Search
• Title（参考訳）: エンドツーエンドオープン語彙キーワード検索
• Authors: Bolaji Yusuf, Alican Gok, Batuhan Gundogdu, Murat Saraclar
• Abstract要約: 本稿では,キーワード検索に最適化されたモデルを提案する。 提案モデルでは, 正と負の試行比率が人工的に均衡するタスクにおいて, 同様のエンド・ツー・エンドモデルより優れる。 LVCSRをベースとしたキーワード検索システムでは,出力の再スコア付けに本システムを用いることで,大幅な改善が期待できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.90172596423425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, neural approaches to spoken content retrieval have become popular. However, they tend to be restricted in their vocabulary or in their ability to deal with imbalanced test settings. These restrictions limit their applicability in keyword search, where the set of queries is not known beforehand, and where the system should return not just whether an utterance contains a query but the exact location of any such occurrences. In this work, we propose a model directly optimized for keyword search. The model takes a query and an utterance as input and returns a sequence of probabilities for each frame of the utterance of the query having occurred in that frame. Experiments show that the proposed model not only outperforms similar end-to-end models on a task where the ratio of positive and negative trials is artificially balanced, but it is also able to deal with the far more challenging task of keyword search with its inherent imbalance. Furthermore, using our system to rescore the outputs an LVCSR-based keyword search system leads to significant improvements on the latter.
• Abstract（参考訳）: 近年,音声コンテンツ検索に対するニューラルアプローチが普及している。 しかし、それらは語彙や不均衡なテスト設定に対処する能力に制限される傾向がある。 これらの制限は、クエリの集合が事前に知られておらず、システムがクエリを含むかどうかだけでなく、そのような発生の正確な場所を返すべきであるキーワード検索において、その適用性を制限する。 本研究では,キーワード検索に最適化されたモデルを提案する。 モデルはクエリと発話を入力として取り、そのフレームで発生したクエリの発話のフレーム毎に確率列を返す。 実験により, 提案手法は, 正負の試行比率が人工的にバランスの取れたタスクにおいて, 類似のエンドツーエンドモデルよりも優れるだけでなく, キーワード検索の難易度を, その固有不均衡で処理できることを示した。 さらに,LVCSRに基づくキーワード検索システムにおいて,出力のリスコア化に本システムを用いることで,後者を大幅に改善する。

関連論文リスト

• Adapting Dual-encoder Vision-language Models for Paraphrased Retrieval [55.90407811819347]
  モデルが類似した結果を返すことを目的とした,パラフレーズ付きテキスト画像検索の課題について考察する。 我々は、大きなテキストコーパスで事前訓練された言語モデルから始まる二重エンコーダモデルを訓練する。 CLIPやOpenCLIPのような公開デュアルエンコーダモデルと比較して、最高の適応戦略で訓練されたモデルは、パラフレーズクエリのランク付けの類似性を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T06:30:17Z)
• ExcluIR: Exclusionary Neural Information Retrieval [74.08276741093317]
  本稿では,排他的検索のためのリソースセットであるExcluIRを提案する。 評価ベンチマークには3,452の高品質な排他的クエリが含まれている。 トレーニングセットには70,293の排他的クエリが含まれており、それぞれに正のドキュメントと負のドキュメントがペアリングされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T09:43:40Z)
• LIST: Learning to Index Spatio-Textual Data for Embedding based Spatial Keyword Queries [53.843367588870585]
  リスト K-kNN 空間キーワードクエリ (TkQ) は、空間的およびテキスト的関連性の両方を考慮したランキング関数に基づくオブジェクトのリストを返す。 効率的かつ効率的な指標、すなわち高品質なラベルの欠如とバランスの取れない結果を構築する上で、大きな課題が2つある。 この2つの課題に対処する新しい擬似ラベル生成手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T05:32:33Z)
• End-to-End Open Vocabulary Keyword Search With Multilingual Neural Representations [7.780766187171571]
  競合性能を実現するニューラルネットワークによるASRフリーキーワード検索モデルを提案する。 本研究は,多言語事前学習と詳細なモデル解析により拡張する。 実験の結果,提案した多言語学習はモデルの性能を大幅に向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-15T20:33:25Z)
• Query Expansion Using Contextual Clue Sampling with Language Models [69.51976926838232]
  本稿では,実効的なフィルタリング戦略と検索した文書の融合の組み合わせを,各文脈の生成確率に基づいて提案する。 我々の語彙マッチングに基づくアプローチは、よく確立された高密度検索モデルDPRと比較して、同様のトップ5/トップ20検索精度と上位100検索精度を実現する。 エンド・ツー・エンドのQAでは、読者モデルも我々の手法の恩恵を受けており、いくつかの競争基準に対してエクサクト・マッチのスコアが最も高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T15:18:04Z)
• Regularized Contrastive Learning of Semantic Search [0.0]
  トランスフォーマーベースのモデルは、セマンティック表現を学習する能力に優れたため、検索モデルとして広く利用されている。 本稿では,正規化コントラスト学習という新たな正規化手法を提案する。 文ごとに異なるセマンティック表現を増補し、レギュレータとして対照的な目的に含める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T08:25:19Z)
• Improving Contextual Recognition of Rare Words with an Alternate Spelling Prediction Model [0.0]
  Earnings21データセットに付随するコンテキストバイアスリストをリリースします。 2つの異なる復号アルゴリズムに適用した浅層融合文脈偏差の計算結果を示す。 稀な単語のリコールを34.7%改善するスペル予測モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T19:30:16Z)
• Quotient Space-Based Keyword Retrieval in Sponsored Search [7.639289301435027]
  代名詞検索は, 代名詞検索において重要な問題となっている。 本稿では,この問題に対処する新しい空間探索フレームワークを提案する。 この方法はBaiduのオンライン検索システムでうまく実装されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-26T07:27:54Z)
• MASKER: Masked Keyword Regularization for Reliable Text Classification [73.90326322794803]
  文脈に基づく予測を容易にする微調整手法であるマスク付きキーワード正規化(MASKER)を提案する。 maskerはモデルを規則化し、他の単語からキーワードを再構築し、十分な文脈なしに低信頼の予測を行う。 分類精度を低下させることなくOOD検出とクロスドメインの一般化を改善したMASKERを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-17T04:54:16Z)
• Session-Aware Query Auto-completion using Extreme Multi-label Ranking [61.753713147852125]
  本稿では,セッション対応クエリ自動補完の新たな手法を,XMR(Multi Multi-Xtreme Ranking)問題として取り上げる。 アルゴリズムのキーステップにいくつかの修正を提案することにより、この目的のために一般的なXMRアルゴリズムを適応させる。 当社のアプローチは、セッション情報を活用しながら、自動補完システムの厳しいレイテンシ要件を満たします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-09T17:56:22Z)
• Leveraging Cognitive Search Patterns to Enhance Automated Natural Language Retrieval Performance [0.0]
  ユーザの検索行動を模倣する認知的再構成パターンが強調されている。 問合せの概念表現を考慮し,これらのパターンの適用を形式化する。 遺伝的アルゴリズムに基づく重み付けプロセスでは、概念的役割タイプに応じて用語に重点を置くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-21T14:13:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。