論文の概要: Retrieval-Enhanced Few-Shot Prompting for Speech Event Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21372v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 07:10:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 22:07:00.104303
• Title: Retrieval-Enhanced Few-Shot Prompting for Speech Event Extraction
• Title（参考訳）: 音声イベント抽出のための検索機能強化Few-Shot Prompting
• Authors: Máté Gedeon,
• Abstract要約: 音声イベント抽出(SpeechEE)は、音声認識(ASR)と自然言語処理(NLP)の交差点に位置する課題である。 本稿では,Large Language Models (LLM) のセマンティック検索強化プロンプトと高性能ASRを統合したモジュール型パイプラインベースのSpeechEEフレームワークを提案する。 この結果から,LLMに強化されたパイプラインアプローチは,エンド・ツー・エンドのシステムに匹敵する,あるいは超越できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech Event Extraction (SpeechEE) is a challenging task that lies at the intersection of Automatic Speech Recognition (ASR) and Natural Language Processing (NLP), requiring the identification of structured event information from spoken language. In this work, we present a modular, pipeline-based SpeechEE framework that integrates high-performance ASR with semantic search-enhanced prompting of Large Language Models (LLMs). Our system first classifies speech segments likely to contain events using a hybrid filtering mechanism including rule-based, BERT-based, and LLM-based models. It then employs few-shot LLM prompting, dynamically enriched via semantic similarity retrieval, to identify event triggers and extract corresponding arguments. We evaluate the pipeline using multiple LLMs (Llama3-8B, GPT-4o-mini, and o1-mini) highlighting significant performance gains with o1-mini, which achieves 63.3% F1 on trigger classification and 27.8% F1 on argument classification, outperforming prior benchmarks. Our results demonstrate that pipeline approaches, when empowered by retrieval-augmented LLMs, can rival or exceed end-to-end systems while maintaining interpretability and modularity. This work provides practical insights into LLM-driven event extraction and opens pathways for future hybrid models combining textual and acoustic features.
• Abstract（参考訳）: 音声イベント抽出(SpeechEE)は、音声認識(ASR)と自然言語処理(NLP)の交差点に位置する課題であり、音声言語から構造化イベント情報を識別する必要がある。 本研究では,Large Language Models (LLMs) のセマンティック検索強化プロンプトと高性能ASRを統合したモジュール型パイプラインベースのSpeechEEフレームワークを提案する。 本システムでは,ルールベース,BERTベース,LLMベースのモデルを含むハイブリッドフィルタリング機構を用いて,イベントを含む可能性のある音声セグメントを分類する。 その後、意味的類似性検索を通じて動的にリッチ化され、イベントトリガーを識別し、対応する引数を抽出する。 複数 LLM (Llama3-8B, GPT-4o-mini, o1-mini) を用いてパイプラインの評価を行い, トリガ分類では63.3% F1, 引数分類では27.8% F1, 先行ベンチマークでは27.8% F1 を達成した。 この結果から,LLMに強化されたパイプラインアプローチは,解釈性とモジュール性を維持しつつ,エンドツーエンドシステムと競合したり,超えたりできることを示した。 本研究は,LLM駆動イベント抽出の実践的知見を提供し,テキストと音響の特徴を組み合わせた将来のハイブリッドモデルのための経路を開放する。

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