論文の概要: Zero-Shot End-to-End Spoken Language Understanding via Cross-Modal Selective Self-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12793v1
• Date: Mon, 22 May 2023 07:42:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 17:39:28.978916
• Title: Zero-Shot End-to-End Spoken Language Understanding via Cross-Modal Selective Self-Training
• Title（参考訳）: クロスモーダル選択自己学習によるゼロショットエンドツーエンド音声言語理解
• Authors: Jianfeng He, Julian Salazar, Kaisheng Yao, Haoqi Li, Jinglun Cai
• Abstract要約: 音声と音声のペアを使わずにエンドツーエンドの言語理解を学習するテクスツロショットE2E SLUを提案する。 CMSSTは3つのモード(音声、テキスト、セマンティクス)の結合空間にクラスタリングすることで不均衡に取り組み、選択ネットワークでラベルノイズを処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.08733019331481
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: End-to-end (E2E) spoken language understanding (SLU) is constrained by the cost of collecting speech-semantics pairs, especially when label domains change. Hence, we explore \textit{zero-shot} E2E SLU, which learns E2E SLU without speech-semantics pairs, instead using only speech-text and text-semantics pairs. Previous work achieved zero-shot by pseudolabeling all speech-text transcripts with a natural language understanding (NLU) model learned on text-semantics corpora. However, this method requires the domains of speech-text and text-semantics to match, which often mismatch due to separate collections. Furthermore, using the entire speech-text corpus from any domains leads to \textit{imbalance} and \textit{noise} issues. To address these, we propose \textit{cross-modal selective self-training} (CMSST). CMSST tackles imbalance by clustering in a joint space of the three modalities (speech, text, and semantics) and handles label noise with a selection network. We also introduce two benchmarks for zero-shot E2E SLU, covering matched and found speech (mismatched) settings. Experiments show that CMSST improves performance in both two settings, with significantly reduced sample sizes and training time.
• Abstract（参考訳）: エンド・ツー・エンド(E2E)音声言語理解(SLU)は、特にラベル領域が変化する場合、音声と音声のペアを収集するコストによって制約される。 そこで,テキスト・セマンティック・ペアを使わずにE2E SLUを学習する「textit{zero-shot} E2E SLU」を探索する。 以前の研究は、テキスト・セマンティクス・コーパスで学習した自然言語理解(nlu)モデルを用いて、すべての音声テキストの書き起こしを疑似ラベル付けすることでゼロショットを達成した。 しかし,この手法ではテキストとテキストのセマンティクスのドメインが一致する必要がある。 さらに、任意のドメインからの音声テキストコーパス全体を使用することで、 \textit{imbalance} と \textit{noise} の問題が発生する。 このような問題に対処するため,我々はCMSST (textit{cross-modal selective self-training}) を提案する。 CMSSTは3つのモード(音声、テキスト、セマンティクス)の結合空間にクラスタリングすることで不均衡に取り組み、選択ネットワークでラベルノイズを処理する。 また、ゼロショットE2E SLUの2つのベンチマークを導入し、一致した音声(ミスマッチした音声)をカバーした。 実験の結果、CMSSTは2つの設定でパフォーマンスが向上し、サンプルサイズとトレーニング時間が大幅に短縮された。

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