口语对话转写文本中词重要性建模语料库
偏微分方程分析
2018-01-31 v1
摘要
受一个为聋人或听力障碍者构建系统的项目驱动（该系统利用自动语音识别（ASR）在听力正常个体与聋人或听力障碍者的面对面会议中实时生成口语英语的文本字幕），我们为Switchboard会话对话语料库的转写文本增补了词重要性标注层，为每个词赋予数值分数以指示其对各对话轮次语义的重要性。此外，我们通过训练一个自动词重要性标注模型证明了该语料库的效用；在有序6类词重要性分类任务中，我们性能最佳的模型F值为0.60，与人工标注者的一致性（ Concordance相关系数）为0.839（标注者间一致性得分为0.89）。最后，我们讨论了该资源的预期未来应用，特别是用于评估ASR性能的任务，即创建比词错误率（WER）更能预测聋人或听力障碍者用户对ASR输出字幕文本可用性的指标。
引用
@article{arxiv.1801.09748,
title = {Stability of Periodic Travelling Flexural-Gravity Waves in Two Dimensions},
author = {Olga Trichtchenko and Paul Milewski and Emilian Parau and Jean-Marc Vanden-Broeck},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.09748},
year = {2018}
}