基于上下文感知神经模型在自动生成转写文本上的对话行为分类
计算与语言
2019-03-01 v1
摘要
本文介绍了我们在自动生成转写文本上的对话行为（DA）分类方面的最新研究。我们提出了一种将卷积神经网络（CNNs）与条件随机场（CRFs）相结合以进行 DA 分类中上下文建模的新方法。我们探究了由不同自动语音识别系统（如混合 TDNN/HMM 与端到端系统）生成的转写文本对最终性能的影响。在两个基准数据集（MRDA 与 SwDA）上的实验结果表明，CNN 与 CRF 的组合一致地提升了准确率。此外，结果表明尽管词错误率相当，端到端 ASR 系统似乎更适用于 DA 分类。
引用
@article{arxiv.1902.11060,
title = {Context-aware Neural-based Dialog Act Classification on Automatically Generated Transcriptions},
author = {Daniel Ortega and Chia-Yu Li and Gisela Vallejo and Pavel Denisov and Ngoc Thang Vu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.11060},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 1 figure, ICASSP 2019, dialog act classification, automatic speech recognition