ITALIC：一个意大利语意图分类数据集
计算与语言
2024-06-25 v1 声音
音频与语音处理
摘要
近期大规模口语理解（SLU）数据集主要聚焦英语，且未考虑特定语言现象（如不同方言中的特殊音素或词汇）。我们推出 ITALIC，首个为意大利语意图分类设计的大规模语音数据集。该数据集包含由来自意大利各地区 70 名说话人众包录制的 16,521 条音频样本，标注了意图标签与额外元数据。我们通过评估当前最先进的语音与文本模型来探究 ITALIC 的可用性。意图分类结果表明：扩大规模并进行语言适配可得到更优语音模型，单语文本模型优于多语模型，且 ITALIC 上的语音识别比现有意大利语基准更具挑战性。我们同时发布数据集与标注方案，以简化新意大利语 SLU 模型及特定语言数据集的开发。
引用
@article{arxiv.2306.08502,
title = {ITALIC: An Italian Intent Classification Dataset},
author = {Alkis Koudounas and Moreno La Quatra and Lorenzo Vaiani and Luca Colomba and Giuseppe Attanasio and Eliana Pastor and Luca Cagliero and Elena Baralis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.08502},
year = {2024}
}
备注
Accepted at INTERSPEECH 2023. Data and code at https://github.com/RiTA-nlp/ITALIC