マルチ話者会議データに関するグラフ畳込みネットワークベースの半教師つき学習【JST・京大機械翻訳】

Tong Fuchuan; Zheng Siqi; Zhang Min; Chen Yafeng; Suo Hongbin; Hong Qingyang; Li Lin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212851656369 整理番号：22P0337712

マルチ話者会議データに関するグラフ畳込みネットワークベースの半教師つき学習【JST・京大機械翻訳】

Graph Convolutional Network Based Semi-Supervised Learning on Multi-Speaker Meeting Data

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発行年： 2022年04月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月25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)

話者上の教師なしクラスタリングは,半教師つき学習における潜在的利用のためにますます重要になっている。現実に,マルチパーティ会議と議論から膨大な量のラベルなしデータを示すことが多い。効果的な教師なしクラスタリング手法は,注釈に対する追加コストなしで訓練データ量を著しく増加させることを可能にする。最近,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく方法は,学習性能を改善するためにノード間の接続パターンを利用するので,教師なしクラスタリングのためにますます注目されている。本研究では,半教師つき学習のためのGCNベースアプローチを示した。事前訓練埋込み抽出器を与えられた場合,グラフ畳込みネットワークをラベル付きデータで訓練し,「擬似ラベル」でラベルなしデータクラスタをクラスタ化した。擬似ラベル上でクラスタ列修正プロセスを反復的に実行する自己修正訓練機構を提示した。この提案方式はラベルなしデータを効果的に利用し,話者認識精度を改善することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識

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