Oct, 2022

联合语音翻译和命名实体识别

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TL;DR本篇论文提出了多任务模型将直接语音翻译和命名实体识别相结合，并与传统串行方法进行了对比，在不降低翻译质量的情况下，在命名实体识别任务上显著提高了性能。
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发现论文，激发创造
  • 直接言語翻譯中的命名實體檢測與注入

    本文探讨了如何利用在特定环境下出现的命名实体词典来提高语音转文本模型的准确性， 实验证明使用 NE 词典可以有效提高命名实体的准确性，降低人名错误率达 31%。

    Oct, 2022

  • 基于端到端的语音命名实体提取

    该研究通过一种端到端的神经架构，直接从语音中提取命名实体，并针对语音识别和命名实体识别进行联合优化，相较于传统的流水线方法，实现了更好的命名实体识别结果（测试数据的 F-measure=0.69）

    May, 2018

  • 联合语音识别和翻译的流式模型

    本文介绍了如何使用端到端模型进行语音翻译，并在流式翻译设置中实现同时生成音频转录和翻译输出，并比较了与标准级联方法的表现，结果表明这种方法与级联模型的表现相似，但参数数量更少。

    Jan, 2021

  • 交互解码同步语音识别与语音文本翻译

    本文提出了一种新的交互式注意机制，使自动语音识别和语音翻译在单个模型中可以同步地和交互地进行，实验表明，该模型在语音翻译和语音识别方面的性能表现均优于基线模型。

    Dec, 2019

  • 零资源跨语言命名实体识别

    本文提出一种基于词级对抗训练、参数共享和特征增强的无监督跨语言命名实体识别模型，可在不依靠双语词典或平行数据的情况下，将命名实体知识从一种语言转移到另一种语言。通过对五种不同语言的实验表明，该模型的有效性优于现有模型，并为每个语言对设置了新的 SOTA。

    Nov, 2019

  • 命名实体识别和实体链接的联合学习

    本文介绍了一种受 Stack-LSTM 启发的模型，利用命名实体识别和实体链接的相关性进行联合学习，从而在 NER 和 EL 两个任务中获得更强的性能，并取得了竞争性的最新成果。

    Jul, 2019

  • 英文语音端到端命名实体识别

    本文介绍了第一个公开的针对英语语音的命名实体识别 (NER) 数据集，并提出了一种端到端的方法，该方法同时优化 ASR 和 NER 标记器的组件。实验结果表明，所提出的端到端方法优于经典的两步方法，并讨论了如何使用语音的 NER 来处理 ASR 系统中的词汇外单词 (OOV)。

    May, 2020

  • 使用预训练语言模型的端到端命名实体识别和关系抽取

    本文提出了一种基于神经元的端到端模型来联合提取实体和它们的关系，该模型不依赖于外部自然语言处理工具，而是集成了大量的预训练语言模型， 在三个领域的五个数据集上，我们的模型可以与最先进的性能相提并论，有时甚至具有更高的性能。

    Dec, 2019

  • 利用同步的流式 ASR 辅助的直接同声传译

    本文提出一种新型的语音翻译范例，通过使用两个分离但同步的解码器，一个用于流式 ASR, 一个用于直接语音翻译，并通过 ASR 生成的中间结果指导直接语音翻译，实现了流畅度更高的翻译质量。

    Jun, 2021

  • 语音助手中噪声鲁棒命名实体识别

    本文提出了一个新的架构，通过联合重排序模块将 NER 和 EL 任务相结合，提高 NER 和 EL 的准确性，同时还可以提高其他自然语言理解任务（如域分类和语义解析）的准确性。

    May, 2020