論文の概要: Mining Word Boundaries in Speech as Naturally Annotated Word Segmentation Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17122v2
• Date: Mon, 30 Oct 2023 11:11:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 04:34:11.845605
• Title: Mining Word Boundaries in Speech as Naturally Annotated Word Segmentation Data
• Title（参考訳）: 自然な注釈付き単語セグメンテーションデータとしての音声における単語境界の抽出
• Authors: Lei Zhang, Zhenghua Li, Shilin Zhou, Chen Gong, Zhefeng Wang, Baoxing Huai, Min Zhang
• Abstract要約: 中国語単語セグメンテーション(CWS)の自然な注釈付きデータの探索に触発されたこの研究は、パラレル音声/テキストデータから単語境界を抽出することを提案する。 まず、実験で使用したCWSデータに関連する2つのインターネットソースから、並列音声/テキストデータを収集する。 隣接する文字間の停止時間に応じて単語境界を決定するための文字レベルのアライメントと簡単なルールを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.494096583913105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inspired by early research on exploring naturally annotated data for Chinese word segmentation (CWS), and also by recent research on integration of speech and text processing, this work for the first time proposes to mine word boundaries from parallel speech/text data. First we collect parallel speech/text data from two Internet sources that are related with CWS data used in our experiments. Then, we obtain character-level alignments and design simple heuristic rules for determining word boundaries according to pause duration between adjacent characters. Finally, we present an effective complete-then-train strategy that can better utilize extra naturally annotated data for model training. Experiments demonstrate our approach can significantly boost CWS performance in both cross-domain and low-resource scenarios.
• Abstract（参考訳）: 中国語単語セグメンテーション(CWS)のための自然な注釈付きデータ探索の初期の研究や、音声とテキスト処理の統合に関する最近の研究から着想を得たこの研究は、初めてパラレル音声/テキストデータから単語境界をマイニングすることを提案する。 まず、実験で使用したCWSデータに関連する2つのインターネットソースから、並列音声/テキストデータを収集する。 そして,文字レベルのアライメントを取得し,隣接する文字間の停止時間に応じて単語境界を決定するための単純なヒューリスティックなルールを設計する。 最後に,モデルトレーニングに自然に付加したデータをより有効に活用できる,効果的な完全列学習戦略を提案する。 実験によると、このアプローチはクロスドメインと低リソースの両方のシナリオでcwsのパフォーマンスを著しく向上させる。

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