論文の概要: Thutmose Tagger: Single-pass neural model for Inverse Text Normalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00064v1
• Date: Fri, 29 Jul 2022 20:39:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-02 12:46:59.954896
• Title: Thutmose Tagger: Single-pass neural model for Inverse Text Normalization
• Title（参考訳）: Thutmose Tagger:逆テキスト正規化のためのシングルパスニューラルモデル
• Authors: Alexandra Antonova, Evelina Bakhturina, Boris Ginsburg
• Abstract要約: 逆テキスト正規化(ITN)は自動音声認識において重要な後処理ステップである。 本稿では,ITN例の粒度アライメントに基づくデータセット作成手法を提案する。 タグと入力語との1対1対応により、モデルの予測の解釈性が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.87664008338317
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inverse text normalization (ITN) is an essential post-processing step in automatic speech recognition (ASR). It converts numbers, dates, abbreviations, and other semiotic classes from the spoken form generated by ASR to their written forms. One can consider ITN as a Machine Translation task and use neural sequence-to-sequence models to solve it. Unfortunately, such neural models are prone to hallucinations that could lead to unacceptable errors. To mitigate this issue, we propose a single-pass token classifier model that regards ITN as a tagging task. The model assigns a replacement fragment to every input token or marks it for deletion or copying without changes. We present a dataset preparation method based on the granular alignment of ITN examples. The proposed model is less prone to hallucination errors. The model is trained on the Google Text Normalization dataset and achieves state-of-the-art sentence accuracy on both English and Russian test sets. One-to-one correspondence between tags and input words improves the interpretability of the model's predictions, simplifies debugging, and allows for post-processing corrections. The model is simpler than sequence-to-sequence models and easier to optimize in production settings. The model and the code to prepare the dataset is published as part of NeMo project.
• Abstract（参考訳）: 逆テキスト正規化(ITN)は自動音声認識(ASR)において重要な後処理ステップである。 数字、日付、略語、その他のセミオティックなクラスを、ASRが生成した音声形式からそれらの記述形式に変換する。 itnを機械翻訳タスクと考え、それを解決するために神経シーケンスからシーケンスモデルを使うことができる。 残念なことに、このような神経モデルは、受け入れ難いエラーにつながる幻覚を起こしやすい。 この問題を軽減するため,ITNをタグ付けタスクとみなすシングルパストークン分類器モデルを提案する。 モデルは、すべての入力トークンに置換フラグメントを割り当てるか、変更なしに削除またはコピーのためにマークする。 本稿では,ITN例の粒度アライメントに基づくデータセット作成手法を提案する。 提案したモデルは幻覚の誤りが少ない。 このモデルはgoogle text normalizationデータセットでトレーニングされ、英語とロシアのテストセットの両方で最先端の文精度を達成する。 タグと入力ワードの1対1対応により、モデルの予測の解釈性が向上し、デバッグが簡単になり、後処理の修正が可能になる。 このモデルはシーケンスからシーケンスへのモデルよりもシンプルで、運用環境での最適化が容易です。 データセットを作成するためのモデルとコードは、NeMoプロジェクトの一部として公開されている。

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