AIシェル-NER:中国語音声からの名前付きエンティティ認識【JST・京大機械翻訳】

Chen Boli; Xu Guangwei; Wang Xiaobin; Xie Pengjun; Zhang Meishan; Huang Fei

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207677538811 整理番号：22P0291145

AIシェル-NER:中国語音声からの名前付きエンティティ認識【JST・京大機械翻訳】

AISHELL-NER: Named Entity Recognition from Chinese Speech

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発行年： 2022年02月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

音声信号から意味情報を抽出することを狙って,音声からのNamed Entity認識(NER)は,Spoken言語理解(SLU)タスクである。通常,音声からのNERは,1)自動音声認識(ASR)システムを用いたオーディオの処理,2)ASR出力に対するNERタガーの適用から成る2段階パイプラインを通して行われる。最近の研究では,英語およびフランス語音声からのNERに対するEnd-to-End(E2E)アプローチの能力が示されており,これは本質的にエンティティ認識ASRである。しかしながら,中国語に存在する多くのホモホンとポリホンのため,中国語音声からのNERは,より効果的に,より挑戦的なタスクである。本論文では,中国語音声からのNERのための新しいデータセットAISEHLL-NERを導入した。広範な実験を行い,いくつかの最先端の方法の性能を調べた。この結果は,この性能がエンティティ意識ASRと事前訓練NERタガーを結合することによって改良することができて,それは現代のSLUパイプラインに容易に適用することができることを示した。データセットは,github.com/Alibaba-NLP/AISHELL-NERで公開されている。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

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