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spoken-coqa dataset
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口语问答自学习的自监督对话学习
本研究通过自监督学习方式,包括不连贯性识别,插入检测以及问题预测,明确捕捉口语对话文档之间的指代消解和对话连贯性,提高了口语对话的意义和连贯性。在 Spoken-CoQA 数据集上取得了最先进的结果。
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3 years ago
基于上下文关注机制的口语会话问答知识转移
该研究提出了一种名为 CADNet 的方法,该方法使用上下文化注意力分层蒸馏技术,从而在 SCQA 任务中更好地抵御 ASR 噪声,最终在 Spoken-CoQA 数据集上实现了显著性能提升。
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4 years ago
面向端到端口语问答的数据蒸馏技术
本研究提出了一种新的口头对话问答任务,能够使问答系统对给定的语音话语和文本语料库建模,其中使用了新的统一数据精炼方法 DDNet 直接融合音频文本特征以减少语音识别错误率,同时运用 Spoken-CoQA 数据集评估系统的对话式互动能力,并
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4 years ago
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