論文の概要: Exploring Spoken Named Entity Recognition: A Cross-Lingual Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01310v1
• Date: Mon, 3 Jul 2023 19:30:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 19:16:11.160486
• Title: Exploring Spoken Named Entity Recognition: A Cross-Lingual Perspective
• Title（参考訳）: 名前付きエンティティ認識の探索:言語横断的な視点
• Authors: Moncef Benaicha, David Thulke, M. A. Tu\u{g}tekin Turan
• Abstract要約: 本稿では,パイプラインとEnd-to-Endスキームを用いて,オランダ語,英語,ドイツ語間の移動学習を利用する。 我々は、カスタム擬似アノテーションデータセットにWav2Vec2-XLS-Rモデルを適用し、言語間システムの適応性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Named Entity Recognition (NER) have significantly improved the identification of entities in textual data. However, spoken NER, a specialized field of spoken document retrieval, lags behind due to its limited research and scarce datasets. Moreover, cross-lingual transfer learning in spoken NER has remained unexplored. This paper utilizes transfer learning across Dutch, English, and German using pipeline and End-to-End (E2E) schemes. We employ Wav2Vec2-XLS-R models on custom pseudo-annotated datasets and investigate several architectures for the adaptability of cross-lingual systems. Our results demonstrate that End-to-End spoken NER outperforms pipeline-based alternatives over our limited annotations. Notably, transfer learning from German to Dutch surpasses the Dutch E2E system by 7% and the Dutch pipeline system by 4%. This study not only underscores the feasibility of transfer learning in spoken NER but also sets promising outcomes for future evaluations, hinting at the need for comprehensive data collection to augment the results.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(ner)の最近の進歩は、テキストデータにおけるエンティティの識別を大幅に改善した。 しかし、音声文書検索の専門分野であるNERは、限られた研究と少ないデータセットのために遅れている。 さらに,言語間転置学習はいまだに未検討のままである。 本稿では,パイプラインとエンドツーエンド(e2e)スキームを用いて,オランダ語,英語,ドイツ語間の転送学習を行う。 カスタム擬似注釈データセットにwav2vec2-xls-rモデルを適用し,言語間システムの適応性について検討した。 その結果、End-to-End音声NERは、限られたアノテーションよりもパイプラインベースの代替よりも優れていた。 特に、ドイツ語からオランダ語への移行学習はオランダのE2Eシステムを7%、オランダのパイプラインシステムを4%上回っている。 本研究は, 音声NERにおける伝達学習の実現可能性だけでなく, 今後の評価にも期待できる結果を示すとともに, 総合的なデータ収集の必要性を示唆している。

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