論文の概要: Span Classification with Structured Information for Disfluency Detection in Spoken Utterances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16028v1
• Date: Wed, 30 Mar 2022 03:22:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 16:32:19.656121
• Title: Span Classification with Structured Information for Disfluency Detection in Spoken Utterances
• Title（参考訳）: 音声の拡散検出のための構造化情報を用いたスパン分類
• Authors: Sreyan Ghosh, Sonal Kumar, Yaman Kumar Singla, Rajiv Ratn Shah, S. Umesh
• Abstract要約: 本稿では,音声音声からテキスト中の不一致を検出する新しいアーキテクチャを提案する。 提案手法は, 広範に使われているイングリッシュスイッチボードを用いて, ディフルエンシ検出の最先端化を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.05113261111054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing approaches in disfluency detection focus on solving a token-level classification task for identifying and removing disfluencies in text. Moreover, most works focus on leveraging only contextual information captured by the linear sequences in text, thus ignoring the structured information in text which is efficiently captured by dependency trees. In this paper, building on the span classification paradigm of entity recognition, we propose a novel architecture for detecting disfluencies in transcripts from spoken utterances, incorporating both contextual information through transformers and long-distance structured information captured by dependency trees, through graph convolutional networks (GCNs). Experimental results show that our proposed model achieves state-of-the-art results on the widely used English Switchboard for disfluency detection and outperforms prior-art by a significant margin. We make all our codes publicly available on GitHub (https://github.com/Sreyan88/Disfluency-Detection-with-Span-Classification)
• Abstract（参考訳）: 既存のディフルエンシー検出のアプローチでは、テキストのディフルエンシーを識別および削除するためのトークンレベルの分類タスクの解決に重点を置いている。 さらに、ほとんどの作品は、テキストの線形シーケンスでキャプチャされたコンテキスト情報のみを活用することに重点を置いているため、依存木によって効率的にキャプチャされるテキストの構造化情報を無視している。 本稿では,エンティティ認識のスパン分類パラダイムを基盤として,言語発話からの転写の不一致を検出する新しいアーキテクチャを提案し,依存木が取得したコンバータと長距離構造化情報の両方をグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を介して組み込んだ。 実験の結果,提案手法は,不流動性検出に広く用いられている英語スイッチボードにおいて最先端の成果を達成し,先行技術を大きく上回った。 コードはすべてGitHubで公開しています(https://github.com/Sreyan88/Disfluency-Detection-with-Span-Classification)。

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