論文の概要: AISHELL-NER: Named Entity Recognition from Chinese Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08533v1
• Date: Thu, 17 Feb 2022 09:18:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-18 21:33:50.727515
• Title: AISHELL-NER: Named Entity Recognition from Chinese Speech
• Title（参考訳）: AISHELL-NER:中国語音声からのエンティティ認識
• Authors: Boli Chen, Guangwei Xu, Xiaobin Wang, Pengjun Xie, Meishan Zhang, Fei Huang
• Abstract要約: 中国語音声からのNERのための新しいデータセットAISEHLL-NERを提案する。 その結果,ASRと事前学習したNERタグを併用することにより,性能が向上できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.434118596263126
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Named Entity Recognition (NER) from speech is among Spoken Language Understanding (SLU) tasks, aiming to extract semantic information from the speech signal. NER from speech is usually made through a two-step pipeline that consists of (1) processing the audio using an Automatic Speech Recognition (ASR) system and (2) applying an NER tagger to the ASR outputs. Recent works have shown the capability of the End-to-End (E2E) approach for NER from English and French speech, which is essentially entity-aware ASR. However, due to the many homophones and polyphones that exist in Chinese, NER from Chinese speech is effectively a more challenging task. In this paper, we introduce a new dataset AISEHLL-NER for NER from Chinese speech. Extensive experiments are conducted to explore the performance of several state-of-the-art methods. The results demonstrate that the performance could be improved by combining entity-aware ASR and pretrained NER tagger, which can be easily applied to the modern SLU pipeline. The dataset is publicly available at github.com/Alibaba-NLP/AISHELL-NER.
• Abstract（参考訳）: 音声からのエンティティ認識(NER)は音声信号から意味情報を抽出することを目的とした音声言語理解(SLU)タスクの一つである。 音声からのNERは通常、(1)音声を自動音声認識(ASR)システムで処理し、(2)NERタグをASR出力に適用する2段階のパイプラインによって行われる。 最近の研究は、英語とフランス語の音声からNERに対するEnd-to-End(E2E)アプローチの能力を示している。 しかし、中国語には多くのホモフォンやポリフォンがあるため、中国語のNERは事実上難しい課題である。 本稿では,中国語音声からのNERのためのデータセットAISEHLL-NERを提案する。 いくつかの最先端手法の性能を調べるために,広範囲な実験を行った。 その結果、エンティティ認識型ASRと事前学習型NERタグを併用することで、現在のSLUパイプラインに容易に適用できることが示されている。 データセットはgithub.com/Alibaba-NLP/AISHELL-NERで公開されている。

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