一种用于无声语音识别的任务导向文本语料库及其自然语言生成构建方法
计算与语言
2019-05-07 v1
摘要
全球数百万患有严重言语障碍的人可通过无声语音识别（SSR）技术恢复其交流能力。使用脑电图（EEG）作为语音解码的生物标志物在 SSR 中已很流行。然而，SSR 文本语料库的缺乏阻碍了该技术的发展。在此，我们构建了一种新颖的任务导向文本语料库，用于 SSR 领域。在构建过程中，我们提出了一种基于自然语言生成算法的任务导向混合构建方法。该算法聚焦于数据到文本生成策略，具有语言质量和高度多样性两方面优势。这两方面优势分别使用基于模板的方法和深度神经网络。在使用所生成文本语料库的 SSR 实验中，分析结果表明我们的混合构建方法的性能优于纯方法，如基于模板的自然语言生成或神经自然语言生成模型。
引用
@article{arxiv.1905.01974,
title = {A Novel Task-Oriented Text Corpus in Silent Speech Recognition and its Natural Language Generation Construction Method},
author = {Dong Cao and Dongdong Zhang and HaiBo Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.01974},
year = {2019}
}
备注
Accepted for publication in the 3rd International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval, 2019