論文の概要: PWESuite: Phonetic Word Embeddings and Tasks They Facilitate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02541v4
• Date: Tue, 26 Mar 2024 10:13:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 01:49:43.731385
• Title: PWESuite: Phonetic Word Embeddings and Tasks They Facilitate
• Title（参考訳）: PWESuite: 話し言葉の埋め込みとタスク
• Authors: Vilém Zouhar, Kalvin Chang, Chenxuan Cui, Nathaniel Carlson, Nathaniel Robinson, Mrinmaya Sachan, David Mortensen,
• Abstract要約: 音声による単語の埋め込みを構築するために,音声特徴を用いた3つの手法を開発した。 また、過去、現在、将来のメソッドを適切に評価するためのタスクスイートも提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.09948594297879
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mapping words into a fixed-dimensional vector space is the backbone of modern NLP. While most word embedding methods successfully encode semantic information, they overlook phonetic information that is crucial for many tasks. We develop three methods that use articulatory features to build phonetically informed word embeddings. To address the inconsistent evaluation of existing phonetic word embedding methods, we also contribute a task suite to fairly evaluate past, current, and future methods. We evaluate both (1) intrinsic aspects of phonetic word embeddings, such as word retrieval and correlation with sound similarity, and (2) extrinsic performance on tasks such as rhyme and cognate detection and sound analogies. We hope our task suite will promote reproducibility and inspire future phonetic embedding research.
• Abstract（参考訳）: 単語を固定次元ベクトル空間にマッピングすることは、現代のNLPのバックボーンである。 ほとんどの単語埋め込み手法は意味情報をエンコードすることに成功したが、多くのタスクにおいて重要な音声情報を見落としている。 音声による単語の埋め込みを構築するために,音声特徴を用いた3つの手法を開発した。 既存の音声単語埋め込み手法の不整合性評価に対処するため,過去,現在,未来を正確に評価するためのタスクスイートも提案する。 本研究では,(1)単語検索や音声類似性との相関などの単語埋め込みの本質的な側面と,(2)韻律やコグネート検出,および音響類似性といったタスクにおける外在的性能を評価する。 われわれのタスクスイートは再現性を促進し、将来の音声埋め込み研究を刺激することを期待している。

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