論文の概要: Addressing the Blind Spots in Spoken Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06572v1
• Date: Wed, 6 Sep 2023 10:29:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-17 14:02:11.264826
• Title: Addressing the Blind Spots in Spoken Language Processing
• Title（参考訳）: 音声言語処理における盲点への取り組み
• Authors: Amit Moryossef
• Abstract要約: 人間のコミュニケーションを理解するには、非言語的要素を含むために、テキスト語や音声語を超越した、より包括的なアプローチが必要である、と我々は主張する。 本稿では,これらの非言語的手がかりをテキスト形式で書き起こす汎用的な自動ジェスチャーセグメンテーションと書き起こしモデルの開発を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.626189039960495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the critical but often overlooked role of non-verbal cues, including co-speech gestures and facial expressions, in human communication and their implications for Natural Language Processing (NLP). We argue that understanding human communication requires a more holistic approach that goes beyond textual or spoken words to include non-verbal elements. Borrowing from advances in sign language processing, we propose the development of universal automatic gesture segmentation and transcription models to transcribe these non-verbal cues into textual form. Such a methodology aims to bridge the blind spots in spoken language understanding, enhancing the scope and applicability of NLP models. Through motivating examples, we demonstrate the limitations of relying solely on text-based models. We propose a computationally efficient and flexible approach for incorporating non-verbal cues, which can seamlessly integrate with existing NLP pipelines. We conclude by calling upon the research community to contribute to the development of universal transcription methods and to validate their effectiveness in capturing the complexities of real-world, multi-modal interactions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,言語処理(NLP)における非言語的手がかりの重要かつ過度に見過ごされる役割について考察する。 我々は、人間のコミュニケーションを理解するには、非言語的要素を含むために、テキスト的あるいは話し言葉を超えた、より包括的なアプローチが必要であると主張する。 我々は手話処理の進歩から,これらの非言語的手がかりをテキスト形式に書き起こす汎用的な自動ジェスチャーセグメンテーションと書き起こしモデルの開発を提案する。 このような手法は、音声言語理解における盲点を橋渡しし、NLPモデルのスコープと適用性を高めることを目的としている。 サンプルのモチベーションを通じて、テキストベースモデルのみに依存する限界を実証する。 従来のNLPパイプラインとシームレスに統合可能な,非言語的キューを組み込むための計算効率が高く柔軟なアプローチを提案する。 結論として, 研究コミュニティに対し, 普遍的転写法の発展に寄与すること, 実世界のマルチモーダル相互作用の複雑さを捉える上での有効性を検証するよう求めた。

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