语音识别错误对口语问答中段落检索的影响
计算与语言
2022-09-28 v1 信息检索
摘要
通过语音接口查询问答（QA）系统正变得日益流行。通常，QA 系统依赖段落检索来筛选候选上下文，并借助阅读理解抽取最终答案。尽管已有一些研究致力于改进 QA 系统抵御自动语音识别（ASR）模型所引入错误的阅读理解部分，但段落检索部分仍未被探索。然而，此类错误会影响段落检索的性能，导致端到端性能下降。为弥补这一空白，我们用合成 ASR 噪声扩充了两个现有的大规模段落排序与开放域 QA 数据集，并研究了词法检索器与稠密检索器对带有 ASR 噪声问题的鲁棒性。此外，我们研究了数据增强技术跨不同领域的泛化能力；其中每个领域为一种不同的语言方言或口音。最后，我们创建了一个由人类用户发声提问的新数据集，并利用其转写文本表明，在处理自然 ASR 噪声而非合成 ASR 噪声时，检索性能可能进一步退化。
引用
@article{arxiv.2209.12944,
title = {On the Impact of Speech Recognition Errors in Passage Retrieval for Spoken Question Answering},
author = {Georgios Sidiropoulos and Svitlana Vakulenko and Evangelos Kanoulas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.12944},
year = {2022}
}
备注
Accepted at 31st ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2022)