論文の概要: Inspecting Spoken Language Understanding from Kids for Basic Math Learning at Home

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00482v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 09:31:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 17:24:23.485616
• Title: Inspecting Spoken Language Understanding from Kids for Basic Math Learning at Home
• Title（参考訳）: 家庭における基礎的数学学習のための子どもの言語理解の検査
• Authors: Eda Okur, Roddy Fuentes Alba, Saurav Sahay, Lama Nachman
• Abstract要約: 本研究では,Kid Space用に開発されたタスク指向対話システムにおいて,音声言語理解(SLU)パイプラインについて検討する。 自動音声認識 (ASR) と自然言語理解 (NLU) のコンポーネントをホーム配置データから評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.819665252533104
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Enriching the quality of early childhood education with interactive math learning at home systems, empowered by recent advances in conversational AI technologies, is slowly becoming a reality. With this motivation, we implement a multimodal dialogue system to support play-based learning experiences at home, guiding kids to master basic math concepts. This work explores Spoken Language Understanding (SLU) pipeline within a task-oriented dialogue system developed for Kid Space, with cascading Automatic Speech Recognition (ASR) and Natural Language Understanding (NLU) components evaluated on our home deployment data with kids going through gamified math learning activities. We validate the advantages of a multi-task architecture for NLU and experiment with a diverse set of pretrained language representations for Intent Recognition and Entity Extraction tasks in the math learning domain. To recognize kids' speech in realistic home environments, we investigate several ASR systems, including the commercial Google Cloud and the latest open-source Whisper solutions with varying model sizes. We evaluate the SLU pipeline by testing our best-performing NLU models on noisy ASR output to inspect the challenges of understanding children for math learning in authentic homes.
• Abstract（参考訳）: 最近の会話型ai技術の進歩により、家庭内システムにおけるインタラクティブな数学学習による幼児教育の質を高めることが、徐々に現実になりつつある。 このモチベーションにより,家庭における遊びベースの学習体験を支援するマルチモーダル対話システムを実装し,子どもたちに基本的な数学概念を習得させる。 本研究は,子ども向けのタスク指向対話システムにおける音声言語理解(slu)パイプラインについて検討し,ゲーム化された数学学習活動を通じて,家庭内展開データを用いた自動音声認識(asr)と自然言語理解(nlu)コンポーネントの評価を行った。 NLUのためのマルチタスクアーキテクチャの利点を検証し、数学学習領域におけるインテント認識とエンティティ抽出のための様々な事前訓練された言語表現を実験する。 現実的な家庭環境における子供たちの発話を認識するために,商用のGoogle Cloudや,さまざまなモデルサイズを持つ最新のオープンソースWhisperソリューションなど,いくつかのASRシステムを調査した。 実家における算数学習における子どもの理解の課題を検討するため,雑音の多いASR出力を用いた最高のNLUモデルを検証し,SLUパイプラインの評価を行った。

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