論文の概要: Generative Speech Recognition Error Correction with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15649v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 13:36:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 13:33:57.009199
• Title: Generative Speech Recognition Error Correction with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた音声認識誤り訂正
• Authors: Chao-Han Huck Yang, Yile Gu, Yi-Chieh Liu, Shalini Ghosh, Ivan Bulyko, Andreas Stolcke
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、再描画と誤り訂正を行うASRポストプロセッサとして機能する。 我々は、ゼロショットと少数ショットのインコンテキスト学習の両方のプロンプトスキームと、命令とデモを組み合わせた新しいタスク活性化プロンプト(TAP)手法を評価する。 凍結LDMを用いた文脈内学習でのみ再構成を行うことで、ドメインチューニングLMによる再構成と競合する結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.70214938434769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We explore the ability of large language models (LLMs) to act as ASR post-processors that perform rescoring and error correction. Our focus is on instruction prompting to let LLMs perform these task without fine-tuning, for which we evaluate different prompting schemes, both zero- and few-shot in-context learning, and a novel task-activating prompting (TAP) method that combines instruction and demonstration. Using a pre-trained first-pass system and rescoring output on two out-of-domain tasks (ATIS and WSJ), we show that rescoring only by in-context learning with frozen LLMs achieves results that are competitive with rescoring by domain-tuned LMs. By combining prompting techniques with fine-tuning we achieve error rates below the N-best oracle level, showcasing the generalization power of the LLMs.
• Abstract（参考訳）: 我々は,大規模な言語モデル (LLM) が,再構成や誤り訂正を行うASRポストプロセッサとして機能する能力について検討する。 我々は,これらのタスクを微調整することなくllmsに実行させるよう指示プロンプトに焦点をあて,異なるプロンプトスキーム,ゼロショットと少数ショットのインコンテキスト学習,命令とデモンストレーションを組み合わせた新しいタスクアクティベーションプロンプト(tap)メソッドを評価した。 事前学習した1次パスシステムを用いて、2つのドメイン外タスク(ATISとWSJ)の出力を再構成し、凍結LDMによるコンテキスト内学習のみによる再描画を行うことで、ドメインチューニングLMによる再描画と競合する結果が得られることを示す。 ファインチューニング技術と組み合わせることで,N-best Oracleレベル以下での誤差率を実現し,LLMの一般化能力を示す。

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