【EMNLP 2020】融合自训练和自监督方法的无监督文本顺滑研究

论文名称：Combining Self-Training and Self-Supervised Learningfor Unsupervised Disfluency Detection 论文作者：王少磊，王重元，车万翔，刘挺 原创作者：王少磊 论文链接：http://ir.hit.edu.cn/~slwang/emnlp2020.pdf

摘要：文本顺滑（Disfluency Detection）的目的是删除自动语音识别（ASR）结果中的不顺滑的词，从而得到更自然和通顺的句子。目前大部分在文本顺滑（Disfluency Detection）任务上的工作都严重依赖人工标注数据。在本工作中，我们首次尝试用无监督的方法来解决文本顺滑问题。我们通过结合自训练（self-training）和自监督（self-supervised）两种方法，在不采用任何有标注训练数据的情况下，取得了跟目前最好的有监督方法接近的效果。