दैनिक अर्क्सिव

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गलत उच्चारण का पता लगाने के लिए लॉगिट-आधारित GOP स्कोर का मूल्यांकन

Created by
  • Haebom

लेखक

आदित्य कमलेश पारिख, क्रिस्टियन तेजेडोर-गार्सिया, कैटिया कुचिआरिनी, हेल्मर स्ट्रिक

रूपरेखा

इस पत्र में, हम एक ऐसी विधि का प्रस्ताव और तुलना करते हैं जो उच्चारण मूल्यांकन के लिए पारंपरिक सॉफ्टमैक्स-आधारित संभाव्यता-आधारित GOP के बजाय लॉगिट-आधारित GOP स्कोर का उपयोग करती है। हम डच और मंदारिन बोलने वालों के दो L2 अंग्रेजी कॉर्पोरा पर प्रयोग करते हैं, और वर्गीकरण प्रदर्शन और मानव रेटर स्कोर के बीच संबंध का मूल्यांकन करते हैं। परिणाम दर्शाते हैं कि वर्गीकरण प्रदर्शन में लॉगिट-आधारित विधि संभाव्यता-आधारित GOP से बेहतर प्रदर्शन करती है, लेकिन प्रभाव डेटासेट विशेषताओं के आधार पर भिन्न होता है। अधिकतम लॉगिट GOP मानवीय धारणा से सबसे अच्छा मेल खाता है, जो यह सुझाव देता है कि एक संकर विधि जो विभिन्न GOP स्कोर को जोड़ती है, संतुलित तरीके से संभाव्यता और लॉगिट दोनों विशेषताओं पर विचार करने में प्रभावी है। हमारे परिणाम दर्शाते हैं कि एक संकर GOP विधि जिसमें अनिश्चितता मॉडलिंग और ध्वनि-वार भार शामिल हैं

Takeaways, Limitations

Takeaways:
हम दिखाते हैं कि उच्चारण त्रुटि पहचान वर्गीकरण में लॉगिट-आधारित जीओपी स्कोर, संभाव्यता-आधारित जीओपी स्कोर से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
अधिकतम लॉगिट जीओपी मानव रेटिंग के साथ उच्चतम सहसंबंध दर्शाता है।
हमारा सुझाव है कि एक संकर GOP विधि (संभाव्यता और लॉगिट विशेषताओं का संयोजन) उच्चारण मूल्यांकन प्रदर्शन को बेहतर बनाने में योगदान दे सकती है।
यह सुझाव देते हुए कि अनिश्चितता मॉडलिंग और ध्वनि-विशिष्ट भारांकन उच्चारण मूल्यांकन में सुधार करने में महत्वपूर्ण कारक हैं।
Limitations:
लॉगिट-आधारित विधियों की प्रभावशीलता डेटासेट की विशेषताओं के आधार पर भिन्न होती है।
उपयोग किया गया डेटासेट L2 अंग्रेजी सीखने वालों के डच और मंदारिन भाषियों तक सीमित है, जो विभिन्न भाषाओं और पृष्ठभूमि के शिक्षार्थियों के लिए सामान्यीकरण को सीमित कर सकता है।
हाइब्रिड जीओपी विधि के इष्टतम डिजाइन और सामान्यीकरण प्रदर्शन पर आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
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