論文の概要: Design Considerations For Hypothesis Rejection Modules In Spoken Language Understanding Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09711v1
• Date: Mon, 31 Oct 2022 21:16:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 13:59:17.552784
• Title: Design Considerations For Hypothesis Rejection Modules In Spoken Language Understanding Systems
• Title（参考訳）: 音声言語理解システムにおける仮説退避モジュールの設計考察
• Authors: Aman Alok, Rahul Gupta, Shankar Ananthakrishnan
• Abstract要約: 音声言語理解(SLU)システムは通常、SLU仮説を生成するために協調して動作する機械学習モデルからなる。 下流に送る前に誤った仮説を破棄することが望ましい。 本稿では,SLU仮説拒絶モジュールの2つの設計について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.108139456417007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spoken Language Understanding (SLU) systems typically consist of a set of machine learning models that operate in conjunction to produce an SLU hypothesis. The generated hypothesis is then sent to downstream components for further action. However, it is desirable to discard an incorrect hypothesis before sending it downstream. In this work, we present two designs for SLU hypothesis rejection modules: (i) scheme R1 that performs rejection on domain specific SLU hypothesis and, (ii) scheme R2 that performs rejection on hypothesis generated from the overall SLU system. Hypothesis rejection modules in both schemes reject/accept a hypothesis based on features drawn from the utterance directed to the SLU system, the associated SLU hypothesis and SLU confidence score. Our experiments suggest that both the schemes yield similar results (scheme R1: 2.5% FRR @ 4.5% FAR, scheme R2: 2.5% FRR @ 4.6% FAR), with the best performing systems using all the available features. We argue that while either of the rejection schemes can be chosen over the other, they carry some inherent differences which need to be considered while making this choice. Additionally, we incorporate ASR features in the rejection module (obtaining an 1.9% FRR @ 3.8% FAR) and analyze the improvements.
• Abstract（参考訳）: 音声言語理解(SLU)システムは通常、SLU仮説を生成するために協調して動作する機械学習モデルからなる。 生成された仮説は、さらにアクションを起こすために下流のコンポーネントに送られる。 しかし、下流に送る前に誤った仮説を破棄することが望ましい。 本稿では,slu仮説拒絶モジュールの2つの設計について述べる。 (i)ドメイン固有SLU仮説の拒絶を行うスキームR1及び (ii)全体SLUシステムから生成された仮説を拒絶するスキームR2。 両方のスキームにおける仮説拒絶モジュールは、SLUシステムに向けられた発話、関連するSLU仮説、およびSLU信頼スコアから引き出された特徴に基づいて仮説を拒絶/受容する。 実験の結果、どちらの方式も類似した結果(スキーマR1: 2.5% FRR @ 4.5% FAR、スキームR2: 2.5% FRR @ 4.6% FAR)が得られることが示唆された。 いずれかの拒絶スキームは他方で選択できるが、この選択をしながら考慮する必要がある固有の相違がいくつかあると我々は論じる。 さらに、ASR機能をリジェクションモジュール(1.9% FRR @ 3.8% FAR)に組み込んで、改善点を分析します。

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