論文の概要: Incorporating Class-based Language Model for Named Entity Recognition in Factorized Neural Transducer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07648v1
• Date: Thu, 14 Sep 2023 12:14:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 15:06:00.045604
• Title: Incorporating Class-based Language Model for Named Entity Recognition in Factorized Neural Transducer
• Title（参考訳）: 因子化ニューラルトランスデューサにおける名前付きエンティティ認識のためのクラスベース言語モデルの導入
• Authors: Peng Wang, Yifan Yang, Zheng Liang, Tian Tan, Shiliang Zhang, Xie Chen
• Abstract要約: C-FNTと呼ばれるクラスベースのLMをFNTに組み込む新しいE2Eモデルを提案する。 C-FNTでは、名前付きエンティティの言語モデルスコアは、その表面形式の代わりに名前クラスに関連付けることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.58792415126816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In spite of the excellent strides made by end-to-end (E2E) models in speech recognition in recent years, named entity recognition is still challenging but critical for semantic understanding. In order to enhance the ability to recognize named entities in E2E models, previous studies mainly focus on various rule-based or attention-based contextual biasing algorithms. However, their performance might be sensitive to the biasing weight or degraded by excessive attention to the named entity list, along with a risk of false triggering. Inspired by the success of the class-based language model (LM) in named entity recognition in conventional hybrid systems and the effective decoupling of acoustic and linguistic information in the factorized neural Transducer (FNT), we propose a novel E2E model to incorporate class-based LMs into FNT, which is referred as C-FNT. In C-FNT, the language model score of named entities can be associated with the name class instead of its surface form. The experimental results show that our proposed C-FNT presents significant error reduction in named entities without hurting performance in general word recognition.
• Abstract（参考訳）: 近年の音声認識におけるエンド・ツー・エンド(E2E)モデルによる優れた進歩にもかかわらず、名前付きエンティティ認識は依然として難しいが意味理解には不可欠である。 e2eモデルで名前付きエンティティを認識する能力を高めるために、これまでの研究は主に様々なルールベースまたは注意に基づくコンテキストバイアスアルゴリズムに焦点を当てている。 しかし、それらのパフォーマンスは偏りの重みに敏感で、または名前のエンティティリストへの過度な注意によって劣化し、誤ったトリガーのリスクがある。 従来のハイブリッドシステムにおける名前付きエンティティ認識におけるクラスベース言語モデル (LM) の成功と、分解型ニューラルトランスデューサ (FNT) における音響情報と言語情報の効果的な分離に着想を得て、クラスベースのLMをFNTに組み込む新しいE2Eモデルを提案する。 C-FNTでは、名前付きエンティティの言語モデルスコアは、その表面形式の代わりに名前クラスに関連付けることができる。 実験の結果,提案したC-FNTは,単語認識の性能を損なうことなく,名前付きエンティティの誤りを著しく低減できることがわかった。

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