Cross-Lingual Conversational Speech Summarization with Large Language Models

📄 arXiv: 2408.06484v1 📥 PDF

作者: Max Nelson, Shannon Wotherspoon, Francis Keith, William Hartmann, Matthew Snover

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-08-12

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的跨语言会话语音摘要方法，有效应对资源匮乏问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 跨语言摘要 会话语音 大语言模型 数据增强 伪标签 语音识别 机器翻译

📋 核心要点

  1. 跨语言会话语音摘要缺乏高质量数据集，现有方法难以有效利用不同语言的语音信息。
  2. 利用GPT-4从翻译文本生成摘要，扩充现有西班牙语-英语语音翻译语料库，构建伪标签摘要数据。
  3. 实验表明，微调后的Mistral-7B模型在跨语言会话语音摘要任务上表现出色，性能媲美GPT-4。

📝 摘要（中文）

跨语言会话语音摘要是一个重要的问题，但面临着资源匮乏的挑战。虽然存在多种语言的转录文本，但翻译后的会话语音数据非常稀少，且不存在包含摘要的数据集。本文在现有的Fisher和Callhome西班牙语-英语语音翻译语料库的基础上，通过使用GPT-4从参考翻译中生成摘要来补充翻译数据，并将这些摘要视为真值。任务目标是在存在转录和翻译错误的情况下生成类似的摘要。本文构建了一个基于开源语音识别和机器翻译模型的基线级联系统。同时，测试了一系列大语言模型用于摘要生成，并分析了转录和翻译错误的影响。实验结果表明，针对该任务进行适配的Mistral-7B模型明显优于开箱即用的模型，并且性能与GPT-4相匹配。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决跨语言会话语音摘要任务中，数据资源匮乏的问题。现有的方法通常依赖于大量的平行语料，但在跨语言会话场景下，高质量的标注数据（尤其是摘要数据）非常稀少，这限制了现有方法的性能。此外，语音转录和机器翻译过程中引入的错误也会进一步影响摘要的质量。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大生成能力，通过对现有语音翻译语料库进行数据增强，生成伪标签摘要数据，从而缓解数据稀缺问题。具体来说，使用GPT-4从人工翻译的文本中生成摘要，并将这些摘要作为训练目标。然后，利用这些伪标签数据来微调开源的LLM，使其适应跨语言会话语音摘要任务。

技术框架：整体框架是一个级联系统，首先使用自动语音识别（ASR）模型将源语言语音转换为文本，然后使用机器翻译（MT）模型将源语言文本翻译成目标语言文本，最后使用摘要模型从目标语言文本生成摘要。论文重点关注摘要模型的训练和评估，使用了多种LLM，包括GPT-4和Mistral-7B。

关键创新：论文的关键创新在于利用LLM生成伪标签摘要数据，从而在数据资源匮乏的情况下，有效地训练跨语言会话语音摘要模型。这种方法避免了人工标注摘要的昂贵成本，并且可以灵活地应用于不同的语言对。此外，论文还对不同LLM在摘要任务上的性能进行了比较，并发现微调后的Mistral-7B模型具有很强的竞争力。

关键设计：论文使用GPT-4生成摘要时，采用了特定的prompt工程，以确保生成的摘要质量。在微调Mistral-7B模型时，使用了标准的大语言模型微调方法，并针对摘要任务进行了优化。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，经过微调的Mistral-7B模型在跨语言会话语音摘要任务上取得了显著的性能提升，与GPT-4的性能相匹配，远超其他未经过微调的LLM。这表明，通过利用LLM生成伪标签数据并进行微调，可以在资源匮乏的情况下有效地解决跨语言会话语音摘要问题。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多语言客户服务、国际会议记录、跨文化交流等领域。通过自动生成跨语言会话摘要，可以帮助用户快速了解对话内容，提高沟通效率。未来，该技术有望应用于实时语音翻译和摘要，进一步促进全球范围内的信息交流。

📄 摘要（原文）

Cross-lingual conversational speech summarization is an important problem, but suffers from a dearth of resources. While transcriptions exist for a number of languages, translated conversational speech is rare and datasets containing summaries are non-existent. We build upon the existing Fisher and Callhome Spanish-English Speech Translation corpus by supplementing the translations with summaries. The summaries are generated using GPT-4 from the reference translations and are treated as ground truth. The task is to generate similar summaries in the presence of transcription and translation errors. We build a baseline cascade-based system using open-source speech recognition and machine translation models. We test a range of LLMs for summarization and analyze the impact of transcription and translation errors. Adapting the Mistral-7B model for this task performs significantly better than off-the-shelf models and matches the performance of GPT-4.