听起来如何？利用语音生成与深度学习的多语言 SpokenName2Vec 算法
计算与语言
2020-07-23 v2
摘要
搜索特定人物的信息是许多用户经常进行的在线活动。在大多数情况下，用户借助包含姓名的查询，将其发送回网络搜索引擎以找到所需信息。通常，网络搜索引擎仅针对含姓名查询提供少量精确结果。目前，大多数在线搜索中建议同义词的解决方案基于模式匹配和语音编码，然而此类方案的性能往往不尽如人意。本文提出 SpokenName2Vec，一种新颖且通用的方法，通过利用自动语音生成和深度学习来产生口语姓名嵌入，以解决相似姓名建议问题。这种精巧且创新的嵌入捕捉了人们以任何语言和口音发音姓名的方式。利用姓名发音有助于区分和检测发音相似但书写不同的姓名。所提出的方法在一个包含 250,000 个名字的大规模数据集上进行了演示，并使用机器学习分类器以及 7,399 个带有已验证同义词的姓名进行了评估。研究发现，所提方法的性能优于本研究中评估的其他 10 种算法，包括常用的语音和字符串相似度算法以及两种近期提出的算法。所得结果表明，所提出的方法可作为解决相似姓名建议问题的有用且有价值的工具。
引用
@article{arxiv.2005.11838,
title = {How Does That Sound? Multi-Language SpokenName2Vec Algorithm Using Speech Generation and Deep Learning},
author = {Aviad Elyashar and Rami Puzis and Michael Fire},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.11838},
year = {2020}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1912.04003