論文の概要: WolBanking77: Wolof Banking Speech Intent Classification Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19271v2
• Date: Wed, 22 Oct 2025 18:30:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:10.423419
• Title: WolBanking77: Wolof Banking Speech Intent Classification Dataset
• Title（参考訳）: WolBanking77:Wolof Banking Speech Intent Classification Dataset
• Authors: Abdou Karim Kandji, Frédéric Precioso, Cheikh Ba, Samba Ndiaye, Augustin Ndione,
• Abstract要約: 目的分類における学術研究のために,Wolof Banking Speech Intent Classification データセット (WolBanking77) を導入する。 WolBanking77は現在、銀行ドメインに9,791通のテキスト文と4時間以上の音声文が含まれている。 WolBanking77データセットで学習したNLPモデルとASRモデルに基づいて,F1スコアと単語誤り率の基準値について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.277048718296238
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intent classification models have made a significant progress in recent years. However, previous studies primarily focus on high-resource language datasets, which results in a gap for low-resource languages and for regions with high rates of illiteracy, where languages are more spoken than read or written. This is the case in Senegal, for example, where Wolof is spoken by around 90\% of the population, while the national illiteracy rate remains at of 42\%. Wolof is actually spoken by more than 10 million people in West African region. To address these limitations, we introduce the Wolof Banking Speech Intent Classification Dataset (WolBanking77), for academic research in intent classification. WolBanking77 currently contains 9,791 text sentences in the banking domain and more than 4 hours of spoken sentences. Experiments on various baselines are conducted in this work, including text and voice state-of-the-art models. The results are very promising on this current dataset. In addition, this paper presents an in-depth examination of the dataset's contents. We report baseline F1-scores and word error rates metrics respectively on NLP and ASR models trained on WolBanking77 dataset and also comparisons between models. Dataset and code available at: \href{https://github.com/abdoukarim/wolbanking77}{wolbanking77}.
• Abstract（参考訳）: 初期分類モデルは近年大きな進歩を遂げている。 しかし、以前の研究では主に、低リソース言語と、読み書きよりも言語が話されやすい、識字率の高い地域でのギャップをもたらす、高リソース言語データセットに焦点が当てられていた。 例えばセネガルでは、Wolofが人口の約90%で話されているのに対し、全国の識字率は42.5%である。 Wolofは実際に西アフリカ地域の1000万人以上の人々によって話されている。 これらの制約に対処するため、目的分類における学術研究のためのWolof Banking Speech Intent Classification Dataset (WolBanking77)を紹介する。 WolBanking77は現在、銀行ドメインに9,791通のテキスト文と4時間以上の音声文が含まれている。 本研究では,テキスト・オブ・ザ・アート・モデルなど,様々なベースラインの実験を行った。 結果は、この現在のデータセットで非常に有望です。 さらに,本論文では,データセットの内容について詳細に検討する。 我々は,WolBanking77データセットを用いて学習したNLPモデルとASRモデルに基づいて,ベースラインF1スコアと単語誤り率のメトリクスを報告し,モデル間の比較を行った。 データセットとコードは以下の通りである。

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