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: 処理完了
• 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。

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