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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-12-20 09:55 Hard-Attentional Neural Network Models for Emphasis Speech Translation ○Quoc Truong Do・Sakriani Sakti・Graham Neubig・Satoshi Nakamura（NAIST）  SP2016-50 |
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| 抄録 | （和） | 一般的な音声翻訳システムにおいて、発話に含まれる非言語情報は翻訳されない。先行研究において、この問題に対し条件付き確率場(CRF s)を用いた手法を提案した。CRF sを用いることで、多くの素性を扱い、局所的な文脈情報も考慮できるようになった。一方で、CRFs は連続的な変数を扱うことが困難であり、長期的な依存関係を表現することが難しい。本論文では、注意型ニューラルネットワークを用いた強調音声の翻訳手法を提案する。また、人手による主観評価を通して、翻訳言語上で強調か否かを予測する実験において先行研究よりも F 値で 4%性能が向上したことを示す。 |
| （英） | Traditional speech translation systems are oblivious to paralinguistic information. A recent work has tried to tackle this task by utilizing conditional random fields (CRFs). Although CRFs allow for consideration of rich features and local context, they have difficulty in handling continuous variables, and cannot capture long-distance dependencies easily. In this paper, we propose a new model for emphasis transfer in speech translation using an approach based on neural networks. Our experiments showed a significant improvement of the proposed model over the previous model by 4% target-language emphasis prediction F-measure according to objective evaluation. | |
| キーワード | （和） | 協調翻訳 / 音声翻訳 / 注意型ニューラルネットワーク / ハードアテンション / / / / |
| （英） | Emphasis translation / speech translation / attentional network model / hard-attentional / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 378, SP2016-50, pp. 7-8, 2016年12月. | |
| 資料番号 | SP2016-50 | |
| 発行日 | 2016-12-13 (SP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| 査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります． | |
| PDFダウンロード | SP2016-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP IPSJ-SLP NLC IPSJ-NL |
| 開催期間 | 2016-12-20 - 2016-12-22 |
| 開催地（和） | NTT武蔵野研究開発センタ |
| 開催地（英） | NTT Musashino R&D |
| テーマ（和） | 第18回音声言語シンポジウム & 第3回自然言語処理シンポジウム |
| テーマ（英） | The 18th Spoken Language Symposium & The Third Natural Language Processing Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SP |
| 会議コード | 2016-12-SP-SLP-NLC-NL |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Hard-Attentional Neural Network Models for Emphasis Speech Translation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 協調翻訳 / Emphasis translation |
| キーワード(2)（和/英） | 音声翻訳 / speech translation |
| キーワード(3)（和/英） | 注意型ニューラルネットワーク / attentional network model |
| キーワード(4)（和/英） | ハードアテンション / hard-attentional |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | ド ク チュオン / Quoc Truong Do / |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | サクリアニ サクティ / Sakriani Sakti / |
| 第2著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | グラム ニュービック / Graham Neubig / |
| 第3著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 哲 / Satoshi Nakamura / ナカムラ サトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-12-20 09:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SP |
| 資料番号 | SP2016-50 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.378 |
| ページ範囲 | pp.7-8 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2016-12-13 (SP) |
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