Modeling Spoken Information Queries for Virtual Assistants: Open Problems, Challenges and Opportunities

要約

・タイトル：バーチャルアシスタントのための発話情報クエリのモデリング：オープンな問題、課題、機会

・要約：
– バーチャルアシスタントは、様々なタスクをサポートしながら、音声駆動型情報検索プラットフォームとしてますます重要になっています。
– この論文では、バーチャルアシスタントのための発話情報クエリのモデリングに関するオープンな問題や課題、そして情報検索方法や研究が適用される可能性のある機会について議論しています。
– クエリのドメイン分類、知識グラフやユーザーインタラクションデータ、そしてクエリの個人化が、発話情報ドメインクエリの正確な認識の向上に役立つ可能性があると言及されています。
– 最後に、音声認識の現在の問題や課題についても簡単に概説しています。

要約(オリジナル)

Virtual assistants are becoming increasingly important speech-driven Information Retrieval platforms that assist users with various tasks. We discuss open problems and challenges with respect to modeling spoken information queries for virtual assistants, and list opportunities where Information Retrieval methods and research can be applied to improve the quality of virtual assistant speech recognition. We discuss how query domain classification, knowledge graphs and user interaction data, and query personalization can be helpful to improve the accurate recognition of spoken information domain queries. Finally, we also provide a brief overview of current problems and challenges in speech recognition.

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arxiv.jp, OpenAI