論文の概要: Automated Speaking Assessment of Conversation Tests with Novel Graph-based Modeling on Spoken Response Coherence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07064v2
• Date: Fri, 29 Nov 2024 02:37:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:16:48.412543
• Title: Automated Speaking Assessment of Conversation Tests with Novel Graph-based Modeling on Spoken Response Coherence
• Title（参考訳）: 音声応答コヒーレンスに基づく新しいグラフベースモデリングによる会話テストの自動評価
• Authors: Jiun-Ting Li, Bi-Cheng Yan, Tien-Hong Lo, Yi-Cheng Wang, Yung-Chang Hsu, Berlin Chen,
• Abstract要約: ASACは、1つ以上の候補者と対話する環境でL2話者の全体的な発話能力を評価することを目的としている。 本稿では,広い応答間相互作用とニュアンス付き意味情報の両方を適切に組み込んだ階層グラフモデルを提案する。 NICT-JLEベンチマークデータセットの大規模な実験結果から,提案手法が予測精度を大幅に向上する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.217656140423207
• License:
• Abstract: Automated speaking assessment in conversation tests (ASAC) aims to evaluate the overall speaking proficiency of an L2 (second-language) speaker in a setting where an interlocutor interacts with one or more candidates. Although prior ASAC approaches have shown promising performance on their respective datasets, there is still a dearth of research specifically focused on incorporating the coherence of the logical flow within a conversation into the grading model. To address this critical challenge, we propose a hierarchical graph model that aptly incorporates both broad inter-response interactions (e.g., discourse relations) and nuanced semantic information (e.g., semantic words and speaker intents), which is subsequently fused with contextual information for the final prediction. Extensive experimental results on the NICT-JLE benchmark dataset suggest that our proposed modeling approach can yield considerable improvements in prediction accuracy with respect to various assessment metrics, as compared to some strong baselines. This also sheds light on the importance of investigating coherence-related facets of spoken responses in ASAC.
• Abstract（参考訳）: 会話テスト(ASAC)における発話自動評価は,L2話者が1人以上の候補者と対話する場面において,話者の発話能力を評価することを目的としている。 以前のASACアプローチは、それぞれのデータセットで有望なパフォーマンスを示しているが、会話に論理フローの一貫性をグレーディングモデルに組み込むことに特に焦点を絞った研究は、まだ続いている。 この重要な課題に対処するため、我々は、広範囲な応答間相互作用(例えば、談話関係)とニュアンス付き意味情報(例えば、意味語、話者意図)を適切に組み込んだ階層グラフモデルを提案し、最終的な予測のために文脈情報と融合する。 NICT-JLEベンチマークデータセットの大規模な実験結果から,提案手法は様々な評価指標に対する予測精度を大幅に向上させる可能性が示唆された。 このことは、ASACにおける音声応答のコヒーレンスに関連する側面を調べることの重要性にも光を当てている。

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