I detta papper 1, Vi presenterar en ny strål-sök avkodare för disfluency upptäckt. Vi föreslår först node-viktade max-marginal Markov nätverk (M3N) för att öka prestandan på ord som tillhör specifika del-av-tal (POS) klasser. Därefter visar vi vikten av att mäta kvaliteten på rensade meningar och utföra flera pass av disfluency detektion. Slutligen föreslår vi att man använder strålen-sök-avkodaren för att kombinera flera diskriminativa modeller som M3N och flera generativa modeller som språkmodeller (LM) och utföra flera passager av disfluency detektion. Dekoder iterativt genererar nya hypoteser från aktuella hypoteser genom att göra inkrementella korrigeringar till den nuvarande meningen baserat på vissa mönster samt information som tillhandahålls av befintliga modeller. Det markerar sedan varje hypotes baserat på egenskaper av lexikal korrekthet och fluens. Vår dekoder uppnår en redigeringsord F1 poäng högre än alla tidigare publicerade poäng på samma datauppsättning, både med och utan att använda externa informationskällor.
Efter detta arbete använde REF en beam-search dekoder för att kombinera flera modeller som M 3 N och språkmodell, de uppnådde högsta f-score.
A Beam-Search Decoder for Disfluency Detection
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}