論文の概要: Aslema at NADI 2026: Data Augmentation for Intent Recognition and Slot Filling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18689v2
• Date: Sun, 23 Aug 2026 08:22:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-25 13:29:42.850829
• Title: Aslema at NADI 2026: Data Augmentation for Intent Recognition and Slot Filling
• Title（参考訳）: Alema at NADI 2026: Data Augmentation for Intent Recognition and Slot Filling
• Authors: Tajwaar Shafiq, Hunzalah Hassan Bhatti, Firoj Alam, Shammur Absar Chowdhury,
• Abstract要約: NADI 2026共有タスク5のAslemaについて述べる。 意図認識とスロットフィリングの2つのサブタスクで構成されている。 ゼロショット設定で4つのOmni LLMを評価し、微調整モデルと比較した。 その結果、微調整はゼロショット推論よりも一貫して優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.507818958266865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present Aslema, our system for NADI 2026 Shared Task 5, which consists of two subtasks: intent recognition and slot filling. We evaluate four omni LLMs in a zero-shot setting and compare them with fine-tuned models. Our results show that fine-tuning consistently outperforms zero-shot inference. We further explore synthetic data augmentation by using an LLM to generate culturally grounded Tunisian Derja utterances, followed by voice cloning to generate synthetic speech. Incorporating this synthetic data improves performance on both tasks. Our final submitted system, based on Qwen3-Omni-30B and trained with a mixture of original and synthetic data, achieves 86.8% intent accuracy and 34.7 WER on the devtest split. On the official test set it ranks 1st in slot filling (59.5 CoER) and 4th among 8 teams in intent recognition (66.1% accuracy). We release our experimental scripts and will soon share the synthetic dataset to support further research in this area.
• Abstract（参考訳）: AslemaはNADI 2026共有タスク5の2つのサブタスク、インテント認識とスロットフィリングからなるシステムである。 ゼロショット設定で4つのOmni LLMを評価し、微調整モデルと比較した。 その結果、微調整はゼロショット推論よりも一貫して優れていた。 さらに、LLMを用いて、文化的基盤を持つチュニジア・デルジャ発話を生成し、次いで音声のクローニングを行い、合成音声を生成する合成データ拡張について検討する。 この合成データを組み込むことで、両方のタスクのパフォーマンスが向上する。 最終提出システムはQwen3-Omni-30Bをベースとして,オリジナルデータと合成データを混合して学習し,テストスプリットにおける86.8%の意図精度と34.7 WERを実現した。 公式テストではスロットフィリング(59.5 CoER)で1位、意図認識(66.1%の精度)で8チーム中4位となった。 実験用スクリプトをリリースし、間もなく合成データセットを共有して、この分野のさらなる研究を支援します。

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