論文の概要: BiPhone: Modeling Inter Language Phonetic Influences in Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03322v1
• Date: Thu, 6 Jul 2023 22:31:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-10 13:46:37.781523
• Title: BiPhone: Modeling Inter Language Phonetic Influences in Text
• Title（参考訳）: BiPhone:テキストにおける言語間音声の影響のモデル化
• Authors: Abhirut Gupta, Ananya B. Sai, Richard Sproat, Yuri Vasilevski, James S. Ren, Ambarish Jash, Sukhdeep S. Sodhi, and Aravindan Raghuveer
• Abstract要約: テクノロジーの非対称性のため、リテラシーの低い言語でWebを使わざるを得ない人は多い。 そのようなユーザから第2言語(L2)で書かれたテキストには、ネイティブ言語(L1)の影響を受けている大量のエラーが含まれていることが多い。 本稿ではL1とL2のペアに対して音素の混同(L2ではL1話者が強調される可能性が高い)を抽出する手法を提案する。 これらの混乱を生成モデル (Bi-Phone) にプラグインし、合成により劣化したL2テキストを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.405907573933378
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: A large number of people are forced to use the Web in a language they have low literacy in due to technology asymmetries. Written text in the second language (L2) from such users often contains a large number of errors that are influenced by their native language (L1). We propose a method to mine phoneme confusions (sounds in L2 that an L1 speaker is likely to conflate) for pairs of L1 and L2. These confusions are then plugged into a generative model (Bi-Phone) for synthetically producing corrupted L2 text. Through human evaluations, we show that Bi-Phone generates plausible corruptions that differ across L1s and also have widespread coverage on the Web. We also corrupt the popular language understanding benchmark SuperGLUE with our technique (FunGLUE for Phonetically Noised GLUE) and show that SoTA language understating models perform poorly. We also introduce a new phoneme prediction pre-training task which helps byte models to recover performance close to SuperGLUE. Finally, we also release the FunGLUE benchmark to promote further research in phonetically robust language models. To the best of our knowledge, FunGLUE is the first benchmark to introduce L1-L2 interactions in text.
• Abstract（参考訳）: 多くの人々が、テクノロジーの非対称性のために、リテラシーの低い言語でwebを使わざるを得ない。 このようなユーザから第2言語(L2)で書かれたテキストには、ネイティブ言語(L1)の影響を受けている大量のエラーが含まれていることが多い。 本稿ではL1とL2のペアに対して音素混同(L2ではL1話者が強調される可能性が高い)を抽出する方法を提案する。 これらの混乱を生成モデル(Bi-Phone)にプラグインし、合成されたL2テキストを生成する。 人的評価を通して, ビフォネはL1ごとに異なる, ウェブ上で広く報道される, もっともらしい汚職を発生させることを示す。 また,一般的な言語理解ベンチマークであるSuperGLUEを,我々の手法(FunGLUE for Phonetically Noised GLUE)で劣化させ,SoTA言語基盤モデルの性能が低いことを示す。 我々はまた,SuperGLUEに近い性能の回復を支援する新しい音素予測事前学習タスクも導入した。 最後に,音声にロバストな言語モデルのさらなる研究を促進するために,funglueベンチマークもリリースします。 我々の知る限り、FunGLUEはテキストにL1-L2インタラクションを導入した最初のベンチマークです。

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