論文の概要: Long-Form Speech Translation through Segmentation with Finite-State Decoding Constraints on Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13678v2
• Date: Mon, 23 Oct 2023 15:25:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 11:13:09.728123
• Title: Long-Form Speech Translation through Segmentation with Finite-State Decoding Constraints on Large Language Models
• Title（参考訳）: 有限状態デコード制約付き分割による大言語モデルの長文音声翻訳
• Authors: Arya D. McCarthy, Hao Zhang, Shankar Kumar, Felix Stahlberg, Ke Wu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、独立した翻訳が可能なセグメントに分割するために適応される。 LLMは、プロンプトチューニングや微調整によって、ASRエラーを含む書き起こしに適応できる。 最先端の自動句読解ベースラインとは対照的に、我々の最高のLLMは、英語-ドイツ語、英語-スペイン語、英語-アラビア語のTEDトーク翻訳を9つのテストセットで平均BLEUを2.9ポイント改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.618862664337644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One challenge in speech translation is that plenty of spoken content is long-form, but short units are necessary for obtaining high-quality translations. To address this mismatch, we adapt large language models (LLMs) to split long ASR transcripts into segments that can be independently translated so as to maximize the overall translation quality. We overcome the tendency of hallucination in LLMs by incorporating finite-state constraints during decoding; these eliminate invalid outputs without requiring additional training. We discover that LLMs are adaptable to transcripts containing ASR errors through prompt-tuning or fine-tuning. Relative to a state-of-the-art automatic punctuation baseline, our best LLM improves the average BLEU by 2.9 points for English-German, English-Spanish, and English-Arabic TED talk translation in 9 test sets, just by improving segmentation.
• Abstract（参考訳）: 音声翻訳における1つの課題は、多くの音声コンテンツが長文であるが、高品質翻訳を得るためには短い単位が必要であることである。 このミスマッチに対処するため、我々は大きな言語モデル (LLM) を適用して長いASR文字を独立に翻訳可能なセグメントに分割し、全体的な翻訳品質を最大化する。 復号中に有限状態制約を組み込むことで, LLMにおける幻覚の傾向を克服する。 LLM は, 高速チューニングや微調整により, ASR エラーを含む書き起こしに適応できることが判明した。 最先端の自動句読点ベースラインと比較して,英語・ドイツ語・英語・スペイン語・英語・アラビア語のtedトークの平均bleuは,セグメンテーションを改良することによって,9つのテストセットで2.9ポイント向上した。

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