Ett viktigt första steg i flera naturliga språk bearbetning (NLP) uppgifter innebär att inbädda fraser av text till vektorer av reella tal som bevarar semantisk mening. Därför har flera metoder nyligen föreslagits med imponerande resultat på semantiska likhetsuppgifter. Men alla dessa metoder antar att perfekta utskrifter är tillgängliga när man skapar inbäddningar. Även om detta är ett rimligt antagande för analys av skriftlig text, begränsar det för analys av transkriberad text. I detta dokument undersöker vi effekterna av ordsubstitutionsfel, t.ex. de som kommer från automatiska taligenkänningsfel (ASR), på flera toppmoderna metoder för att inbädda meningar. För att göra detta föreslår vi en ny simulator som gör det möjligt för försökspersonen att inducera ASR-läsbara ordersättningsfel i en corpus med önskad felfrekvens. Vi använder denna simulator för att utvärdera robustheten i flera meningar inbäddningsmetoder. Våra resultat visar att förtränade kodare som InferSent [1] både är robusta mot ASR-fel och utför bra på textliknande uppgifter efter att fel har införts. Samtidigt utför oviktade medelvärden väl med perfekta transkriptioner, men deras prestanda försämras snabbt på textlikviditetsuppgifter för text med ordsubstitutionsfel.
Voleti, Liss och Berisha REF undersöker hur fel (såsom felaktig ordersättning orsakad av automatisk taligenkänning) i en mening påverkar dess inbäddning.
Investigating the Effects of Word Substitution Errors on Sentence Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}