Vi tillämpar sekvens-till-sekvens modell för att minska effekten av taligenkänningsfel på öppen domän end-to-end dialogue generation. Vi kastar uppgiften som ett domänanpassningsproblem där ASR transkriptioner och originaltexter finns i två olika domäner. I det här dokumentet innehåller vår föreslagna modell två individuella kodare för varje domändata och gör deras dolda tillstånd liknande för att se till att dekodern förutsäger samma dialogtext. Metoden visar att sekvens-till-sekvens-modellen kan lära sig ASR transkriptioner och original textpar med samma betydelse och eliminera taligenkänningsfel. Experimentella resultat på Cornells filmdialogruta visar att domänanpassningssystemet hjälper det talade dialogsystemet att generera mer liknande svar med de ursprungliga textsvaren. Index Termspoken dialogsystem, neural dialog generation, ASR felmodellering, kodare dekoder arkitektur, domänanpassning
En nyligen genomförd studie REF föreslog att man skulle ta itu med ASR-fel som ett problem med domänanpassning inom ramen för dialogsystem.
Mitigating the impact of speech recognition errors on chatbot using sequence-to-sequence model
{'venue': '2017 IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop (ASRU)', 'journal': '2017 IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop (ASRU)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}