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WolBanking77: Wolof Banking Speech Intent Classification Dataset

Created by
  • Haebom

作者

Abdou Karim Kandji, Fr ed eric Precioso, Cheikh Ba, Samba Ndiaye, Augustin Ndione

概要

本論文は意図分類モデルの発展を扱うが,低資源はもちろん,文解率が低い地域の言語に対する研究不足問題を指摘する。特にセネガルの事例を挙げて、90%が使用するが、文盲率の高いWolof言語に注目する。 Wolof Banking Speech Intent Classification Dataset(WolBanking77)を紹介し、このデータセットには銀行関連ドメインの9,791個のテキスト文と4時間以上の音声文が含まれています。テキストと音声最新モデルを含むさまざまなベースモデルで実験を行い、肯定的な結果を得て、データセットの内容の詳細な分析を提供します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
低資源言語と音声データに基づく意図分類研究の必要性を強調する。
Wolof言語のための新しいデータセット(WolBanking77)を提供し、その分野の研究を促進する。
テキストと音声ベースのモデルの実験を通して、データセットの有用性を実証します。
GitHubを通じてデータセットとコードを公開し、アクセシビリティを高める。
Limitations:
論文自体の具体的なLimitations言及はありません。
データセットの特性(銀行ドメイン、Wolof言語)によっては、一般化の可能性に制約がある可能性があります。
提示された実験結果の詳細な分析が不足する可能性があります。
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