論文の概要: Speak & Improve Corpus 2025: an L2 English Speech Corpus for Language Assessment and Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11986v1
- Date: Mon, 16 Dec 2024 17:07:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 13:58:20.624994
- Title: Speak & Improve Corpus 2025: an L2 English Speech Corpus for Language Assessment and Feedback
- Title（参考訳）: Speak & Improve Corpus 2025:L2 English Speech Corpus for Language Assessment and Feedback (英語)
- Authors: Kate Knill, Diane Nicholls, Mark J. F. Gales, Mengjie Qian, Pawel Stroinski,
- Abstract要約: Speak & Improve 2025は、L2学習者の英語データのデータセットである。
コーパスリリースの目的は、L2音声言語処理システムの開発において大きな課題に取り組むことである。
ELiTのウェブサイトで非商用利用が可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.53752312060031
- License:
- Abstract: We introduce the Speak \& Improve Corpus 2025, a dataset of L2 learner English data with holistic scores and language error annotation, collected from open (spontaneous) speaking tests on the Speak \& Improve learning platform https://speakandimprove.com . The aim of the corpus release is to address a major challenge to developing L2 spoken language processing systems, the lack of publicly available data with high-quality annotations. It is being made available for non-commercial use on the ELiT website. In designing this corpus we have sought to make it cover a wide-range of speaker attributes, from their L1 to their speaking ability, as well as providing manual annotations. This enables a range of language-learning tasks to be examined, such as assessing speaking proficiency or providing feedback on grammatical errors in a learner's speech. Additionally, the data supports research into the underlying technology required for these tasks including automatic speech recognition (ASR) of low resource L2 learner English, disfluency detection or spoken grammatical error correction (GEC). The corpus consists of around 340 hours of L2 English learners audio with holistic scores, and a subset of audio annotated with transcriptions and error labels.
- Abstract（参考訳）: Speak \& Improve 学習プラットフォーム https://speakandimprove.com.com 上のオープン(自発)音声テストから収集した L2 学習者の英語データに全体的スコアと言語エラーアノテーションを付加したデータセットである Speak \& Improve Corpus 2025 を紹介する。
コーパスリリースの目的は、L2言語処理システムを開発する上での大きな課題に対処することであり、高品質なアノテーションを備えた公開データの欠如である。
ELiTのウェブサイトで非商用利用が可能である。
このコーパスを設計する際には、L1から話し方まで幅広い話者属性をカバーし、手動のアノテーションを提供するようにしました。
これにより、話しの習熟度を評価したり、学習者の発話における文法的誤りに対するフィードバックを提供するなど、さまざまな言語学習タスクが検討できる。
さらに、低リソースL2学習者英語の自動音声認識(ASR)、拡散検出、音声文法誤り訂正(GEC)など、これらのタスクに必要な基礎技術の研究を支援する。
コーパスは約340時間に及ぶL2英語学習者の音声と、書き起こしとエラーラベルを付加したオーディオのサブセットで構成されている。
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