Automatisk taligenkänning (ASR)-utgångar innehåller ofta olika störningar. Det är nödvändigt att avlägsna dessa störningar före bearbetningen av nedströmsuppgifter. I detta dokument föreslås en effektiv metod för att upptäcka störningar som bygger på höger-till-vänster-övergångsbaserad tolkning, som effektivt kan identifiera störningar och hålla ASR-utgångar grammatiska. Vår metod utnyttjar en global syn för att fånga långdistansberoenden för disfluency detektering genom att integrera en rik uppsättning syntaktiska och disfluency funktioner med linjär komplexitet. De experimentella resultaten visar att vår metod överträffar state-of-the-art arbete och uppnår en 85,1% f-score på den vanliga engelska växeln testuppsättningen. Vi tillämpar också vår metod för att interna kommenterade kinesiska data och uppnå en betydligt högre f-poäng jämfört med basvärdet för CRF-baserad metod.
I Ref föreslogs en höger-till-vänster-övergångsbaserad gemensam metod och uppnådde de senaste resultaten jämfört med tidigare syntaxbaserade metoder.
Efficient Disfluency Detection with Transition-based Parsing
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}