用于检测ASR转录对话中竞争性中断的对话式RuBERT
计算与语言
2024-07-23 v1 机器学习
声音
音频与语音处理
摘要
对话中的中断发生在听者在当前说话者完成说话之前开始讲话的情况。在广泛划分为两类的中断中，合作性中断指的是听者希望支持说话者，而竞争性中断指的是听者试图在说话者的意愿下控制对话。在可用于电话中心的任务中，自动分类中断可用于客户满意度监控和代理人监控。在本研究中，我们开发了一个基于ASR转录的俄语客户支持电话对话数据集，构建了一个文本基准的中断分类模型。我们对Conversational RuBERT进行微调，优化了超参数，该模型表现良好。通过进一步的改进，该模型可以应用于自动监控系统。
引用
@article{arxiv.2407.14940,
title = {Conversational Rubert for Detecting Competitive Interruptions in ASR-Transcribed Dialogues},
author = {Dmitrii Galimzianov and Viacheslav Vyshegorodtsev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.14940},
year = {2024}
}
备注
9 pages, 1 figure, 3 tables