När man översätter från tal, är det nödvändigt med särskild hänsyn till sådana talfenomen som disfluenser. De flesta maskinöversättningsutbildningsdata består av välformade skrivna texter, vilket orsakar problem vid översättning av spontant tal. Tidigare arbete har infört ett mellanliggande steg mellan taligenkänning (ASR) och maskinöversättning (MT) för att ta bort störningar, vilket gör data bättre anpassade till typiska översättningstext och avsevärt förbättra prestanda. Med uppkomsten av end-to-end talöversättningssystem, måste dock detta mellanliggande steg införlivas i sekvens-till-sekvens arkitekturen. Dessutom, även om översatta tal datauppsättningar finns, de är typiskt nyheter eller repeterat tal utan många störningar (t.ex. TED), eller disfluenserna översätts till referenser (t.ex. - Fisher. - Vad är det? - Fisher. För att skapa rena översättningar från utflytande tal, renade referenser är nödvändiga för utvärdering. Vi inför en corpus av rengjorda måldata för Fisher spansk-engelska dataset för denna uppgift. Vi jämför hur olika arkitekturer hanterar disfluenser och ger en baslinje för att ta bort disfluenser i end-to-end översättning. Index Termspeech översättning, disfluency borttagning, språklig översättning, språkbearbetning 2 LDC2010S01 och LDC2010T04 3 joshua-decoder.org/fisher-callhome-corpus 921 978-1-5386-4334-1-18/$31.00
REF införde en uppsättning flytande referenser 1 för Fisher Spanish-Engelska, vilket möjliggör en ny uppgift: end-to-end utbildning och utvärdering mot flytande referenser.
Towards Fluent Translations From Disfluent Speech
{'venue': '2018 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT)', 'journal': '2018 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}