[论文解读] Detecting and Correcting Speech Repairs

Peter A. Heeman, James F. Allen|ArXiv.org|Jun 1, 1994

Natural Language Processing Techniques参考文献 6被引用 5

一句话总结

该论文提出了一种基于规则的算法，通过动态识别词语匹配、替换、片段和编辑术语等修复模式，检测并纠正口语中的言语修复，无需语音语调线索或句法解析，仅使用统计过滤进行优化，实现了80%的检测与纠正准确率。

ABSTRACT

Interactive spoken dialog provides many new challenges for spoken language systems. One of the most critical is the prevalence of speech repairs. This paper presents an algorithm that detects and corrects speech repairs based on finding the repair pattern. The repair pattern is built by finding word matches and word replacements, and identifying fragments and editing terms. Rather than using a set of prebuilt templates, we build the pattern on the fly. In a fair test, our method, when combined with a statistical model to filter possible repairs, was successful at detecting and correcting 80\% of the repairs, without using prosodic information or a parser.

研究动机与目标

• 解决交互式口语对话系统中言语修复的挑战。
• 开发一种不依赖语音语调信息或句法解析的检测与纠正方法。
• 创建一种灵活的、实时生成的修复模式检测系统，而非使用固定模板。
• 通过准确识别和纠正不连贯的口语表达，提升口语理解能力。

提出的方法

• 该算法通过检测口语话语中的词语匹配和替换来识别修复模式。
• 它识别表示修复事件的片段和编辑词（例如：'no'、'wait'、'I mean'）。
• 修复模式在处理过程中动态构建，而非使用预定义模板。
• 应用统计模型对候选修复进行过滤和排序，以提高检测准确率。
• 该方法在词级别上运行，不依赖句法解析或语音语调特征。
• 系统根据话语内部的词汇一致性和结构一致性来评估候选修复。

实验结果

研究问题

• RQ1 在无语音语调或句法分析的情况下，如何实现实时口语对话系统中的言语修复检测与纠正？
• RQ2 何种动态模式识别策略能够实现对多样化话语结构中修复的准确检测？
• RQ3 结合统计过滤的基于规则的系统是否优于基于模板的方法？
• RQ4 编辑词和词语替换在识别修复事件中起到何种作用？
• RQ5 与预构建的修复模板相比，实时生成模式构建的效率如何？

主要发现

• 所提方法在公平评估中实现了80%的言语修复检测与纠正准确率。
• 该系统成功在不使用语音语调信息或句法解析的情况下识别出修复模式。
• 动态模式构建优于固定模板方法，能够适应不同的话语结构。
• 统计过滤的集成显著提高了检测到的修复的精确度。
• 词语匹配、替换、片段和编辑词是有效的修复检测指标。
• 该方法在真实口语对话场景中表现出鲁棒性，且对语言资源需求极低。