論文の概要: Joint Speech Translation and Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11987v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 14:24:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 14:52:27.514298
• Title: Joint Speech Translation and Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: 共同音声翻訳と名前付きエンティティ認識
• Authors: Marco Gaido, Sara Papi, Matteo Negri, Marco Turchi
• Abstract要約: 重要なタスクは、上記のエンティティに関する情報で出力を豊かにすることです。 本稿では,名前付きエンティティ認識(NER)とエンティティリンクシステムとを併用したマルチタスクモデルを提案する。 実験の結果,NERタスクのカスケード(0.4-1.0 F1)は翻訳品質の劣化を伴わずに有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.305879157385675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Modern automatic translation systems aim at place the human at the center by providing contextual support and knowledge. In this context, a critical task is enriching the output with information regarding the mentioned entities, which is currently achieved processing the generated translation with named entity recognition (NER) and entity linking systems. In light of the recent promising results shown by direct speech translation (ST) models and the known weaknesses of cascades (error propagation and additional latency), in this paper we propose multitask models that jointly perform ST and NER, and compare them with a cascade baseline. The experimental results show that our models significantly outperform the cascade on the NER task (by 0.4-1.0 F1), without degradation in terms of translation quality, and with the same computational efficiency of a plain direct ST model.
• Abstract（参考訳）: 現代の自動翻訳システムは、文脈支援と知識を提供することで、人間を中心に置くことを目指している。 この文脈では、重要なタスクは、現在、名前付きエンティティ認識(NER)とエンティティリンクシステムで生成された翻訳を処理している、上記のエンティティに関する情報を出力に富ませることである。 本稿では,直接音声翻訳(st)モデルが示す最近の有望な結果と,カスケードの既知の弱点(エラー伝搬と遅延の増加)を踏まえ,stとnerを共同で実行し,カスケードベースラインと比較するマルチタスクモデルを提案する。 実験の結果,本モデルがnerタスクのカスケード(0.4～1.0 f1)を大きく上回り,翻訳品質の低下を伴わずに計算効率も平易なstモデルと同程度であった。

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