論文の概要: In-context Language Learning for Endangered Languages in Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20445v2
• Date: Wed, 28 May 2025 07:11:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 12:33:41.757686
• Title: In-context Language Learning for Endangered Languages in Speech Recognition
• Title（参考訳）: 音声認識における絶滅危惧言語のための文脈内言語学習
• Authors: Zhaolin Li, Jan Niehues,
• Abstract要約: In-context Learning (ICL) を用いて,大規模言語モデル (LLM) が未知の低リソース言語を学習できるかどうかを検討する。 ICLは、これらの言語に特化して訓練された専用言語モデルに匹敵する、あるいは超越したASR性能を実現することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.294500162002345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With approximately 7,000 languages spoken worldwide, current large language models (LLMs) support only a small subset. Prior research indicates LLMs can learn new languages for certain tasks without supervised data. We extend this investigation to speech recognition, investigating whether LLMs can learn unseen, low-resource languages through in-context learning (ICL). With experiments on four diverse endangered languages that LLMs have not been trained on, we find that providing more relevant text samples enhances performance in both language modelling and Automatic Speech Recognition (ASR) tasks. Furthermore, we show that the probability-based approach outperforms the traditional instruction-based approach in language learning. Lastly, we show ICL enables LLMs to achieve ASR performance that is comparable to or even surpasses dedicated language models trained specifically for these languages, while preserving the original capabilities of the LLMs.
• Abstract（参考訳）: 世界中で約7,000の言語が話されているため、現在の大規模言語モデル(LLM)は小さなサブセットしかサポートしていない。 以前の研究では、LLMは教師付きデータなしで特定のタスクのために新しい言語を学習できることを示している。 本研究では,LLMがテキスト内学習(ICL)によって,未知の低リソース言語を学習できるかどうかを,音声認識に拡張する。 LLMが訓練していない4つの多様な絶滅危惧言語に対する実験により、より関連性の高いテキストサンプルを提供することで、言語モデリングと自動音声認識(ASR)タスクのパフォーマンスが向上することがわかった。 さらに,確率に基づくアプローチは,従来の言語学習における指導に基づくアプローチよりも優れていることを示す。 最後に、ICLにより、LLMの本来の能力を保ちながら、これらの言語に特化して訓練された専用言語モデルに匹敵する、あるいは超越したASR性能を実現することができることを示す。

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