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研究：ASR 式转写归一化会削弱对话行为分类的有用信号
论文在三种对话语料、六种分类器上评估九种转写条件，发现重度归一化在全部 15 个神经模型-语料组合上都降低 Macro-F1。去除标点使 Switchboard 与 MRDA 的 Macro-F1 分别下降 0.036 与 0.078；仅去除 um、uh、erm 时 MRDA 仍受损，而 SLUE…
arXiv NLP14 天前
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论文在三种对话语料、六种分类器上评估九种转写条件，发现重度归一化在全部 15 个神经模型-语料组合上都降低 Macro-F1。去除标点使 Switchboard 与 MRDA 的 Macro-F1 分别下降 0.036 与 0.078；仅去除 um、uh、erm 时 MRDA 仍受损，而 SLUE…