이 연구는 음성 입력으로부터 상호선형 주석 텍스트(Interlinear Glossed Text, IGT)를 자동으로 생성하는 WAV2GLOSS 기술을 제안한다. IGT는 언어 기록 및 자원 생성에 필수적인 형식으로, 전사, 형태소 분석, 어휘 주석, 번역 등의 정보를 포함한다.
연구진은 다음과 같은 주요 내용을 다루었다:
FIELDWORK 데이터셋 구축: 37개 언어의 음성 데이터와 IGT 주석이 포함된 다국어 데이터셋을 구축하였다. 이는 WAV2GLOSS 과제를 위한 첫 번째 벤치마크 데이터셋이다.
4가지 하위 과제 정의: 전사, 기저형, 어휘 주석, 번역을 각각 예측하는 4가지 하위 과제를 정의하였다.
다양한 모델 접근법 비교: 종단 간 모델과 단계적 모델을 비교 평가하였다. 사전 학습된 모델의 활용, 다태스크 학습, 다국어 학습 등의 효과를 분석하였다.
실험 결과, 사전 학습된 모델의 활용이 어휘 주석과 번역 생성에 도움이 되었지만, 다태스크 및 다국어 학습은 성능 향상에 도움이 되지 않았다. 또한 종단 간 모델이 단계적 모델보다 전반적으로 우수한 성능을 보였다. 이 연구는 향후 IGT 생성 기술 발전을 위한 기반을 마련하였다.
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