論文の概要: Adapting the NICT-JLE Corpus for Disfluency Detection Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02482v1
- Date: Fri, 4 Aug 2023 17:54:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-07 12:05:08.622140
- Title: Adapting the NICT-JLE Corpus for Disfluency Detection Models
- Title（参考訳）: NICT-JLEコーパスの拡散検出モデルへの適用
- Authors: Lucy Skidmore and Roger K. Moore
- Abstract要約: 本稿では,NICT-JLEコーパスの拡散検出モデルトレーニングおよび評価に適した形式への適応について述べる。
NICT-JLE と Switchboard コーパスの相違点について検討し,タグセットとメタ機能への適応について概説した。
本研究の結果は,学習者音声の拡散検出に使用される標準列車,ホールドアウト,テストセットを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.90780328490921
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The detection of disfluencies such as hesitations, repetitions and false
starts commonly found in speech is a widely studied area of research. With a
standardised process for evaluation using the Switchboard Corpus, model
performance can be easily compared across approaches. This is not the case for
disfluency detection research on learner speech, however, where such datasets
have restricted access policies, making comparison and subsequent development
of improved models more challenging. To address this issue, this paper
describes the adaptation of the NICT-JLE corpus, containing approximately 300
hours of English learners' oral proficiency tests, to a format that is suitable
for disfluency detection model training and evaluation. Points of difference
between the NICT-JLE and Switchboard corpora are explored, followed by a
detailed overview of adaptations to the tag set and meta-features of the
NICT-JLE corpus. The result of this work provides a standardised train, heldout
and test set for use in future research on disfluency detection for learner
speech.
- Abstract（参考訳）: ヘシテーション、繰り返し、偽りの開始といった不均一性の検出は、広く研究されている研究分野である。
Switchboard Corpusを用いた評価の標準化プロセスにより、モデル性能はアプローチ間で容易に比較できる。
しかし、このようなデータセットがアクセスポリシーを制限し、改良されたモデルの比較とその後の開発がより困難になるような、学習者音声の拡散検出研究はそうではない。
そこで本論文では,英語学習者の口腔熟練度テストの約300時間を含むNICT-JLEコーパスを,ディフルエンシ検出モデルトレーニングと評価に適したフォーマットに適応させる方法について述べる。
NICT-JLEコーパスとスイッチボードコーパスの相違点について検討し, NICT-JLEコーパスのタグセットとメタ機能への適応について概説した。
本研究の結果は,学習者音声の拡散検出に使用される標準列車,ホールドアウト,テストセットを提供する。
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