論文の概要: Cross-Lingual Conversational Speech Summarization with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06484v1
• Date: Mon, 12 Aug 2024 20:40:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 19:17:34.797359
• Title: Cross-Lingual Conversational Speech Summarization with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた言語間対話音声要約
• Authors: Max Nelson, Shannon Wotherspoon, Francis Keith, William Hartmann, Matthew Snover,
• Abstract要約: 言語間会話音声の要約は重要な問題であるが、資源不足に悩まされている。 我々は、要約による翻訳を補足することで、既存のフィッシャー・アンド・コールホーム音声翻訳コーパスを構築した。 要約は、基準翻訳からGPT-4を用いて生成され、基底真理として扱われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.0128190735088065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-lingual conversational speech summarization is an important problem, but suffers from a dearth of resources. While transcriptions exist for a number of languages, translated conversational speech is rare and datasets containing summaries are non-existent. We build upon the existing Fisher and Callhome Spanish-English Speech Translation corpus by supplementing the translations with summaries. The summaries are generated using GPT-4 from the reference translations and are treated as ground truth. The task is to generate similar summaries in the presence of transcription and translation errors. We build a baseline cascade-based system using open-source speech recognition and machine translation models. We test a range of LLMs for summarization and analyze the impact of transcription and translation errors. Adapting the Mistral-7B model for this task performs significantly better than off-the-shelf models and matches the performance of GPT-4.
• Abstract（参考訳）: 言語間会話音声の要約は重要な問題であるが、資源不足に悩まされている。 多くの言語に書き起こしが存在するが、翻訳された会話音声はまれであり、要約を含むデータセットは存在しない。 我々は、要約による翻訳を補足することで、既存のフィッシャー・アンド・コールホームスペイン語音声翻訳コーパスを構築した。 要約は、基準翻訳からGPT-4を用いて生成され、基底真理として扱われる。 課題は、転写エラーや翻訳エラーの存在下で、同様の要約を生成することである。 我々は,オープンソースの音声認識と機械翻訳モデルを用いたベースラインカスケードシステムを構築した。 我々は、要約のためのLLMの範囲を試験し、転写と翻訳の誤りの影響を解析する。 このタスクに対するMistral-7Bモデルの適用は、市販モデルよりも大幅に向上し、GPT-4の性能に匹敵する。

関連論文リスト

• A Data Selection Approach for Enhancing Low Resource Machine Translation Using Cross-Lingual Sentence Representations [0.4499833362998489]
  本研究は,既存のデータセットが特に騒々しい英語-マラティー語対の事例に焦点を当てた。 データ品質問題の影響を軽減するために,言語間文表現に基づくデータフィルタリング手法を提案する。 その結果,IndicSBERTによるベースラインポストフィルタよりも翻訳品質が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T13:49:45Z)
• TransVIP: Speech to Speech Translation System with Voice and Isochrony Preservation [97.54885207518946]
  カスケード方式で多様なデータセットを活用する新しいモデルフレームワークTransVIPを提案する。 本稿では、話者の音声特性と、翻訳過程における音源音声からの等時性を維持するために、2つの分離エンコーダを提案する。 フランス語と英語のペアに関する実験により、我々のモデルは、現在最先端の音声音声翻訳モデルよりも優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T04:11:37Z)
• End-to-End Speech-to-Text Translation: A Survey [0.0]
  音声からテキストへの翻訳(英: Speech-to-text translation)とは、ある言語の音声信号を他の言語のテキストに変換するタスクである。 機械翻訳(MT)モデルと同様に、自動音声認識(ASR)は従来のST翻訳において重要な役割を果たす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-02T07:40:32Z)
• Decomposed Prompting for Machine Translation Between Related Languages using Large Language Models [55.35106713257871]
  DecoMTは、単語チャンク翻訳のシーケンスに翻訳プロセスを分解する、数発のプロンプトの新しいアプローチである。 DecoMTはBLOOMモデルよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T14:52:47Z)
• Back Translation for Speech-to-text Translation Without Transcripts [11.13240570688547]
  単言語対象データから擬似STデータを合成するためのST(BT4ST)の逆変換アルゴリズムを開発した。 短時間から長期にわたる生成と一対一のマッピングによる課題を解消するため,自己管理型離散単位を導入した。 合成STデータを用いて、MuST-C En-De、En-Fr、En-Esデータセット上で平均2.3BLEUを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T15:12:40Z)
• Understanding Translationese in Cross-Lingual Summarization [106.69566000567598]
  言語間要約(MS)は、異なる対象言語で簡潔な要約を生成することを目的としている。 大規模なCLSデータを集めるために、既存のデータセットは通常、それらの生成に翻訳を伴います。 本稿では、まず、CLSデータセット構築の異なるアプローチが、異なるレベルの翻訳に結びつくことを確認する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T13:41:49Z)
• Towards Language Modelling in the Speech Domain Using Sub-word Linguistic Units [56.52704348773307]
  音節や音素を含む言語単位に基づくLSTMに基づく新しい生成音声LMを提案する。 限られたデータセットでは、現代の生成モデルで要求されるものよりも桁違いに小さいので、我々のモデルはバブリング音声を近似する。 補助的なテキストLM,マルチタスク学習目標,補助的な調音特徴を用いた訓練の効果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-31T22:48:30Z)
• Cross-lingual Machine Reading Comprehension with Language Branch Knowledge Distillation [105.41167108465085]
  言語間機械読解(CLMRC)は、ローソース言語に大規模なデータセットがないため、依然として難しい問題である。 本稿では,Language Branch Machine Reading (LBMRC) という新しい拡張手法を提案する。 LBMRCは、個々の言語に精通したMultiple Machine Read comprehension (MRC)モデルを訓練する。 複数の言語分岐モデルから全ての対象言語に対する単一モデルへのアマルガメート知識の多言語蒸留アプローチを考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T13:12:17Z)
• Consecutive Decoding for Speech-to-text Translation [51.155661276936044]
  COnSecutive Transcription and Translation (COSTT)は、音声からテキストへの翻訳に不可欠な手法である。 鍵となるアイデアは、ソースの書き起こしとターゲットの翻訳テキストを1つのデコーダで生成することである。 本手法は3つの主流データセットで検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-21T10:10:45Z)
• A Deep Reinforced Model for Zero-Shot Cross-Lingual Summarization with Bilingual Semantic Similarity Rewards [40.17497211507507]
  言語間テキスト要約は、実際は重要だが未探索の課題である。 本稿では,エンドツーエンドのテキスト要約モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-27T21:51:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。