論文の概要: Corpus of Cross-lingual Dialogues with Minutes and Detection of Misunderstandings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20204v1
• Date: Tue, 23 Dec 2025 09:56:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-24 19:17:49.819771
• Title: Corpus of Cross-lingual Dialogues with Minutes and Detection of Misunderstandings
• Title（参考訳）: 分節による言語間対話のコーパスと誤認識の検出
• Authors: Marko Čechovič, Natália Komorníková, Dominik Macháček, Ondřej Bojar,
• Abstract要約: 本稿では,自動音声翻訳による言語間対話のコーパスを提案する。 コーパスは、12の原語でASRと金の書き起こしを含む5時間の音声記録と、英語への自動翻訳と修正された翻訳で構成されている。 この課題とその複雑さを概観するために,言語横断会議における誤解の定量化を試みる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45498315114762483
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech processing and translation technology have the potential to facilitate meetings of individuals who do not share any common language. To evaluate automatic systems for such a task, a versatile and realistic evaluation corpus is needed. Therefore, we create and present a corpus of cross-lingual dialogues between individuals without a common language who were facilitated by automatic simultaneous speech translation. The corpus consists of 5 hours of speech recordings with ASR and gold transcripts in 12 original languages and automatic and corrected translations into English. For the purposes of research into cross-lingual summarization, our corpus also includes written summaries (minutes) of the meetings. Moreover, we propose automatic detection of misunderstandings. For an overview of this task and its complexity, we attempt to quantify misunderstandings in cross-lingual meetings. We annotate misunderstandings manually and also test the ability of current large language models to detect them automatically. The results show that the Gemini model is able to identify text spans with misunderstandings with recall of 77% and precision of 47%.
• Abstract（参考訳）: 音声処理と翻訳技術は、共通言語を共有しない個人のミーティングを促進する可能性がある。 このようなタスクの自動システムを評価するためには、多目的で現実的な評価コーパスが必要である。 そこで我々は,自動同時音声翻訳によって促進された共通言語を持たない個人間の言語間対話コーパスを作成し,提示する。 コーパスは、12の原語でASRと金の書き起こしを含む5時間の音声記録と、英語への自動翻訳と修正された翻訳で構成されている。 言語間の要約を研究するために、私たちのコーパスには会議の要約(数分)が書かれています。 さらに,誤解の自動検出を提案する。 この課題とその複雑さを概観するために,言語横断会議における誤解の定量化を試みる。 誤解を手動で注釈付けし、また現在の大規模言語モデルでそれらを自動的に検出する機能をテストする。 その結果,Geminiモデルでは,77%,47%の精度で,誤解を伴うテキストスパンを識別できることがわかった。

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