EVI: 多语种知识驱动的招生、验证和识别口语对话任务与数据集

ACLApr, 2022

EVI: 多语种知识驱动的招生、验证和识别口语对话任务与数据集

EVI: Multilingual Spoken Dialogue Tasks and Dataset for Knowledge-Based Enrolment, Verification, and Identification

Georgios P. Spithourakis, Ivan Vulić, Michał Lis, Iñigo Casanueva, Paweł Budzianowski

TL;DR该研究介绍了基于知识的认证在语音对话系统中的重要性以及如何利用多语言数据集 EVI 开发和评估多语言信息的三个认证任务，同时利用该数据集提出了一些模型和研究方向。

Abstract

knowledge-based authentication is crucial for task-oriented spoken dialogue systems that offer personalised and privacy-focused services. Such systems should be able to enrol (E), verify (V), and identify (I) new and recurring users based on their personal information, e.g. postcode, n

knowledge-based authentication spoken dialogue systems personalised services multilingual natural language processing authentication tasks

发现论文，激发创造

VLSP2022-EVJVQA 挑战：多语言视觉问答

本文提出了一个基于越南图片的多语言视觉问答基准数据集 EVJVQA，用于评估多语言 VQA 系统或模型，并详细介绍了 9th Workshop on Vietnamese Language and Speech Processing (VLSP 2022) 的组织、方法和结果，其中前两个团队使用 ViT 预训练模型和 mT5 预训练语言模型实现多语言 QA 系统。

Feb, 2023

临床试验中的零语种多语言说话人验证

使用临床试验的讲话数据进行讲话人验证对于多语言的认证和排除重复参与试验的个体至关重要，该研究评估了几个预训练的模型在不同语言环境下的表现，并展示了语音任务和参与试验的说话者数量对模型性能的影响。

Apr, 2024

EVA：一个基于大规模生成预训练的开放域中文对话系统

本文提出了一个包含最大的 2.8B 参数的中文对话系统 EVA，使用最大的中文对话数据集 WDC-Dialogue 进行预训练，实验证明 EVA 在人机会话的多轮交互中表现优异，超过了其他中文预训练对话模型。

Aug, 2021

跨模态说话人验证和识别：多语种视角

本文介绍建立跨语言讲者的面孔和声音之间的关联，在多语言中回答面声关联是否是语言无关的，以及展示在多语言环境下语音特征识别的实验。

Apr, 2020

基于语言识别的唇部生物特征视觉系统改进

该研究是一项关于利用语言信息作为软生物特征，增强基于唇部运动的视觉辅助识别系统性能的初步研究，特别是通过积分打分策略来达到显著的提高。实验使用了包括 8 种不同语言的 laBial Articulation for the proBlem of the spokEn Language rEcognition (BABELE) 数据集，评估了深度学习和机器学习方法。

Feb, 2023

将图像特征与卷积序列到序列网络相结合，用于多语言视觉问答

本研究利用已预训练的最新 VQA 模型和卷积序列到序列网络整合图像特征，作为 VLSP2022-EVJVQA 多语言场景下，视觉问答任务的解决方案，在公共测试集上达到了 F1 分数 0.3442，在私人测试集上达到了 0.4210，排名第三。

Mar, 2023

基于规划的可解释协同对话系统

Eva 是一种多模式对话系统，能够帮助用户通过对话实现其目标，包括通过认知用户的意图和计划来解决障碍，以及计划和推理其自己的信念，目标和意图，使用各种表情符号和语音行为进行交流。

Feb, 2023

非对称和试验依赖性建模：LIA 对 SdSV 挑战任务 2 的贡献

本研究描述了我们实验室在发言者识别领域的贡献，突出了除了短时长和语言之外，注册和测试数据之间以及评估数据集子集之间的不匹配问题。提出的方法在 SdSv 评估中实验性地展示了它们的相关性和效率，并可能在许多实际应用中具有重要意义。

Mar, 2024

评估学习端到端对话系统的先决条件素质

本文提出了基于电影领域的一套新任务套件，旨在测试模型回答事实性问题、提供个性化、进行短对话及在 Reddit 上执行自然对话的能力，评估了各种模型在这些任务上的性能表现。

Nov, 2015

MIA 2022 共享任务：评估 16 种不同语言的跨语言开放检索问答

本文介绍了 MIA 2022 workshop 关于跨语言信息检索中的开放式提取问题回答（QA）系统评估的结果，并评估了 16 种语言中的系统性能表现。通过对 14 种语言的大规模跨语言开放式提取 QA 数据集进行改编以及对 Tagalog 和 Tamil 两种语言进行新的标记，共有 4 支队伍提交了他们的系统，最佳系统借助多样化的负样本和更大的预训练模型实现了 32.2 的 F1 值，而第二名则在 Tamil 语言的检索中取得了显著的进展。

Jul, 2022