Vi introducerar ett nytt tillvägagångssätt för disfluency detektion med hjälp av en dubbelriktad Long-Short Term Memory neural network (BLSTM). Förutom ordsekvensen tar modellen som inmatningsmönster match funktioner som utvecklats för att minska känsligheten för ordförråd storlek i träning, vilket leder till förbättrad prestanda över ordet sekvens ensam. BLSTM utnyttjar explicita reparationstillstånd utöver standard Reparandum-tillstånden. Den slutliga produktionen utnyttjar heltal linjär programmering för att införliva begränsningar av disluensstruktur. I experiment på växeln corpus uppnår modellen toppmodern prestanda för både den vanliga disfluency detektion uppgift och korrigering detektion uppgift. Analysen visar att modellen har bättre upptäckt av icke-repetitionsstörningar, som tenderar att vara mycket svårare att upptäcka.
Det mest liknande arbetet med vårt är det senaste arbetet av REF som undersökte prestandan hos ett biriktat långtidsminnesnätverk (BLSTM) för disfluency detektion.
Disfluency Detection using a Bidirectional LSTM
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}