論文の概要: HeySQuAD: A Spoken Question Answering Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13689v2
• Date: Tue, 27 Feb 2024 13:57:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 00:43:41.422894
• Title: HeySQuAD: A Spoken Question Answering Dataset
• Title（参考訳）: HeySQuAD: データセットに疑問を投げかける
• Authors: Yijing Wu, SaiKrishna Rallabandi, Ravisutha Srinivasamurthy, Parag Pravin Dakle, Alolika Gon, Preethi Raghavan
• Abstract要約: 本研究では,HeySQuADと呼ばれる大規模コミュニティ共有SQAデータセットを提案する。 我々の目標は、機械が雑音の多い質問を正確に理解し、信頼できる回答を提供する能力を測定することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3881849082514153
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spoken question answering (SQA) systems are critical for digital assistants and other real-world use cases, but evaluating their performance is a challenge due to the importance of human-spoken questions. This study presents a new large-scale community-shared SQA dataset called HeySQuAD, which includes 76k human-spoken questions, 97k machine-generated questions, and their corresponding textual answers from the SQuAD QA dataset. Our goal is to measure the ability of machines to accurately understand noisy spoken questions and provide reliable answers. Through extensive testing, we demonstrate that training with transcribed human-spoken and original SQuAD questions leads to a significant improvement (12.51%) in answering human-spoken questions compared to training with only the original SQuAD textual questions. Moreover, evaluating with a higher-quality transcription can lead to a further improvement of 2.03%. This research has significant implications for the development of SQA systems and their ability to meet the needs of users in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 音声質問応答システム(SQA)は,デジタルアシスタントやその他の実世界のユースケースにおいて重要であるが,人為的な質問の重要性から,その性能評価が課題である。 本研究では,HeySQuADと呼ばれる大規模コミュニティ共有SQAデータセットを提案する。このデータセットには,76万件の質問,97万件のマシン生成質問,およびそれに対応するSQAD QAデータセットからのテキスト回答が含まれている。 我々の目標は、機械が雑音の多い質問を正確に理解し、信頼できる回答を提供する能力を測定することである。 広範にわたるテストを通じて,人間-音声および原文の質問を書写した訓練は,原文の質問のみを用いた訓練に比べて,人間-音声の質問に対する回答が大幅に向上する (12.51%) ことを実証した。 さらに、高品質な転写での評価は2.03%のさらなる改善につながる可能性がある。 本研究は,SQAシステムの開発と実世界のシナリオにおけるユーザニーズを満たす能力に重要な意味を持つ。

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