論文の概要: Language Agnostic Data-Driven Inverse Text Normalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08506v2
• Date: Tue, 24 Jan 2023 00:48:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-25 15:13:55.481839
• Title: Language Agnostic Data-Driven Inverse Text Normalization
• Title（参考訳）: 言語非依存データ駆動逆テキスト正規化
• Authors: Szu-Jui Chen, Debjyoti Paul, Yutong Pang, Peng Su, Xuedong Zhang
• Abstract要約: 逆テキスト正規化(ITN)問題は、様々な分野から研究者の注目を集めている。 ラベル付き音声によるデータセットが不足しているため、非英語のデータ駆動ITNの研究は非常に限られている。 このギャップを埋めるために、言語に依存しないデータ駆動ITNフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.43601166279978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the emergence of automatic speech recognition (ASR) models, converting the spoken form text (from ASR) to the written form is in urgent need. This inverse text normalization (ITN) problem attracts the attention of researchers from various fields. Recently, several works show that data-driven ITN methods can output high-quality written form text. Due to the scarcity of labeled spoken-written datasets, the studies on non-English data-driven ITN are quite limited. In this work, we propose a language-agnostic data-driven ITN framework to fill this gap. Specifically, we leverage the data augmentation in conjunction with neural machine translated data for low resource languages. Moreover, we design an evaluation method for language agnostic ITN model when only English data is available. Our empirical evaluation shows this language agnostic modeling approach is effective for low resource languages while preserving the performance for high resource languages.
• Abstract（参考訳）: 自動音声認識(ASR)モデルが出現すると、音声形式のテキスト(ASRから)を書式に変換することが緊急に必要となる。 この逆テキスト正規化(ITN)問題は、様々な分野から研究者の注目を集めている。 近年,データ駆動型itn手法が高品質な書式テキストを出力できることが示されている。 ラベル付き音声データセットの不足のため、非英語データ駆動型itnの研究は非常に限られている。 本研究では,このギャップを埋めるため,言語に依存しないITNフレームワークを提案する。 具体的には、低リソース言語のためのニューラルネットワーク変換データと組み合わせて、データ拡張を利用する。 さらに,英語データのみを利用可能とする言語非依存itnモデルの評価手法を設計する。 この言語非依存モデリングアプローチは,高リソース言語の性能を維持しつつ低リソース言語に有効であることを示す。

関連論文リスト

• Unsupervised Data Validation Methods for Efficient Model Training [0.0]
  自然言語処理(NLP)、テキスト音声処理(TTS)、音声テキスト処理(STT)、視覚言語モデル(VLM)は大規模なデータセットに大きく依存している。 本研究では,「品質データ」の定義,適切なデータ生成方法の開発,モデルトレーニングへのアクセシビリティ向上など,重要な分野について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T13:00:53Z)
• Boosting the Capabilities of Compact Models in Low-Data Contexts with Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation [2.9921619703037274]
  本稿では,形態素解析の言語タスクにおいて,より小さなモデルの出力を補正するために,大言語モデル(LLM)を基盤とした検索拡張生成(RAG)フレームワークを提案する。 データ不足や訓練可能なパラメータの不足を補うために,言語情報を活用するとともに,LLMを通して解釈・蒸留された記述文法からの入力を許容する。 コンパクトなRAG支援モデルがデータスカース設定に極めて有効であることを示し、このタスクとターゲット言語に対する新しい最先端技術を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T04:20:14Z)
• TEXTRON: Weakly Supervised Multilingual Text Detection through Data Programming [21.88026116276415]
  テキスト検出はコンピュータビジョン(CV)分野における課題である テキスト検出には単語レベルのラベル付きデータが不足しており、特に多言語設定やインドのスクリプトではそうである。 データプログラミングベースのアプローチであるTEXTRONを提案し、ユーザは様々なテキスト検出方法を弱い監督ベースの学習フレームワークにプラグインできる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T09:18:18Z)
• Natural Language Processing for Dialects of a Language: A Survey [56.93337350526933]
  最先端自然言語処理(NLP)モデルは、大規模なトレーニングコーパスでトレーニングされ、評価データセットで最上位のパフォーマンスを報告します。 この調査は、これらのデータセットの重要な属性である言語の方言を掘り下げる。 方言データセットに対するNLPモデルの性能劣化と言語技術のエクイティへのその影響を動機として,我々はデータセットやアプローチの観点から,方言に対するNLPの過去の研究を調査した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T03:04:38Z)
• Deepfake audio as a data augmentation technique for training automatic speech to text transcription models [55.2480439325792]
  本稿では,ディープフェイク音声に基づくデータ拡張手法を提案する。 インド人(英語)が生成したデータセットが選択され、単一のアクセントの存在が保証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T11:33:03Z)
• XTREME-UP: A User-Centric Scarce-Data Benchmark for Under-Represented Languages [105.54207724678767]
  データ不足は、多言語NLPシステムの開発において重要な問題である。 我々はXTREME-UPを提案する。XTREME-UPはゼロショットではなく、希少なデータシナリオに焦点を当てたベンチマークである。 XTREME-UPは、88言語にまたがる言語モデルが、9つのキーとなるユーザー中心技術上で機能する能力を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T18:00:03Z)
• Code-Switching Text Generation and Injection in Mandarin-English ASR [57.57570417273262]
  業界で広く使われているストリーミングモデルTransformer-Transducer(T-T)の性能向上のためのテキスト生成とインジェクションについて検討する。 まず、コードスイッチングテキストデータを生成し、テキスト-to-Speech(TTS)変換または暗黙的に音声とテキストの潜在空間を結び付けることによって、T-Tモデルに生成されたテキストを明示的に注入する戦略を提案する。 実際のマンダリン・イングリッシュ音声の1,800時間を含むデータセットを用いて訓練したT-Tモデルの実験結果から,生成したコードスイッチングテキストを注入する手法により,T-Tモデルの性能が著しく向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T09:13:27Z)
• Learning to Speak from Text: Zero-Shot Multilingual Text-to-Speech with Unsupervised Text Pretraining [65.30528567491984]
  本稿では,対象言語に対するテキストのみのデータを用いたゼロショット多言語TS法を提案する。 テキストのみのデータを使用することで、低リソース言語向けのTSシステムの開発が可能になる。 評価の結果,文字誤り率が12%未満のゼロショットTSは,見当たらない言語では高い知能性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T00:53:50Z)
• Reinforced Iterative Knowledge Distillation for Cross-Lingual Named Entity Recognition [54.92161571089808]
  言語間NERは、知識をリッチリソース言語から低リソース言語に転送する。 既存の言語間NERメソッドは、ターゲット言語でリッチなラベル付けされていないデータをうまく利用しない。 半教師付き学習と強化学習のアイデアに基づく新しいアプローチを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T05:46:22Z)
• Bootstrap an end-to-end ASR system by multilingual training, transfer learning, text-to-text mapping and synthetic audio [8.510792628268824]
  限られたデータリソースでの音声認識のブートストラップは、長い間活発な研究領域だった。 本稿では,低資源環境下でRNN-Transducerに基づく音声認識システム(ASR)をブートストラップする様々な手法の有効性について検討する。 実験では,ASR後のテキスト・テキスト・マッピングと合成音声を用いた多言語モデルからの変換学習が付加的な改善をもたらすことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-25T13:11:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。