論文の概要: Contextual Biasing of Named-Entities with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00723v2
• Date: Fri, 22 Sep 2023 02:06:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 17:54:23.638144
• Title: Contextual Biasing of Named-Entities with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた名前空間の文脈バイアス
• Authors: Chuanneng Sun, Zeeshan Ahmed, Yingyi Ma, Zhe Liu, Lucas Kabela, Yutong Pang, Ozlem Kalinli
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いた文脈バイアスについて検討する。 LLMに追加のコンテキスト情報を提供して、自動音声認識(ASR)性能を向上する。 本稿では, バイアスリストと少数ショット例を組み込んだ再描画時に, 微調整を行なわずに, LLMのプロンプトを活用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.396054621526643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies contextual biasing with Large Language Models (LLMs), where during second-pass rescoring additional contextual information is provided to a LLM to boost Automatic Speech Recognition (ASR) performance. We propose to leverage prompts for a LLM without fine tuning during rescoring which incorporate a biasing list and few-shot examples to serve as additional information when calculating the score for the hypothesis. In addition to few-shot prompt learning, we propose multi-task training of the LLM to predict both the entity class and the next token. To improve the efficiency for contextual biasing and to avoid exceeding LLMs' maximum sequence lengths, we propose dynamic prompting, where we select the most likely class using the class tag prediction, and only use entities in this class as contexts for next token prediction. Word Error Rate (WER) evaluation is performed on i) an internal calling, messaging, and dictation dataset, and ii) the SLUE-Voxpopuli dataset. Results indicate that biasing lists and few-shot examples can achieve 17.8% and 9.6% relative improvement compared to first pass ASR, and that multi-task training and dynamic prompting can achieve 20.0% and 11.3% relative WER improvement, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大言語モデル(LLMs)を用いた文脈バイアスについて検討し,LLMに追加の文脈情報を提供し,音声認識(ASR)性能を向上する。 本稿では, 仮説のスコアを計算する際に, バイアスリストと少数ショット例を組み込んで追加情報として役立てる再構成において, 微調整を行うことなく, LLMのプロンプトを活用することを提案する。 数発のプロンプト学習に加えて、エンティティクラスと次のトークンの両方を予測するために、LLMのマルチタスクトレーニングを提案する。 文脈バイアスの効率の向上とLLMの最大シーケンス長の超過を回避するために,クラスタグ予測を用いて最も可能性の高いクラスを選択し,次のトークン予測のコンテキストとして,このクラス内のエンティティのみを使用する動的プロンプトを提案する。 単語誤り率(WER)の評価を行う 一 内部呼出、メッセージング及びディクテーションデータセット ii) slue-voxpopuliデータセット。 その結果、バイアスリストと少数のサンプルは、最初のパスasrと比較して17.8%と9.6%の相対的な改善を達成でき、マルチタスクトレーニングと動的プロンプトはそれぞれ20.0%と11.3%の相対的な改善を達成できることがわかった。

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