論文の概要: Better Transcription of UK Supreme Court Hearings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.17094v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 17:02:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 17:40:47.256420
• Title: Better Transcription of UK Supreme Court Hearings
• Title（参考訳）: 英国最高裁判所の聴力向上
• Authors: Hadeel Saadany, Constantin Or\u{a}san, Catherine Breslin
• Abstract要約: 本研究は、英国の司法部門向けに自動転写ツールを構築するための研究と産業の複合プロジェクトについて述べる。 本稿では,法廷聴聞書の翻訳に関わる課題と,これらの課題に対処するために採用した自然言語処理(NLP)技術について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.76240219662896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transcription of legal proceedings is very important to enable access to justice. However, speech transcription is an expensive and slow process. In this paper we describe part of a combined research and industrial project for building an automated transcription tool designed specifically for the Justice sector in the UK. We explain the challenges involved in transcribing court room hearings and the Natural Language Processing (NLP) techniques we employ to tackle these challenges. We will show that fine-tuning a generic off-the-shelf pre-trained Automatic Speech Recognition (ASR) system with an in-domain language model as well as infusing common phrases extracted with a collocation detection model can improve not only the Word Error Rate (WER) of the transcribed hearings but avoid critical errors that are specific of the legal jargon and terminology commonly used in British courts.
• Abstract（参考訳）: 法的手続きの転写は、司法へのアクセスを可能にするために非常に重要である。 しかし、音声の書き起こしは高価で遅いプロセスである。 本稿では,英国の司法部門に特化して設計された自動転写ツールを開発するための研究と産業の複合プロジェクトについて述べる。 本稿では,法廷聴聞書の翻訳に関わる課題と,これらの課題に対処するための自然言語処理(NLP)技術について説明する。 そこで,本研究では,英裁判所で一般的に使用されている法用語や用語に特有の致命的な誤りを回避し,単語誤り率(WER)を向上させるとともに,ドメイン内言語モデルを用いた汎用オフザシェルフ自動音声認識(ASR)システムの微調整を行う。

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