Experiments on non-native speech assessment and its consistency

Par Conseil national de recherches du Canada

Téléchargement	Voir la version finale : Experiments on non-native speech assessment and its consistency (PDF, 435 Kio)
Lien	https://aclanthology.org/W19-6309
Auteur	Rechercher : Zhou, Ziwei; Rechercher : Vajjala, Sowmya¹; Rechercher : Mirnezami, Seyed Vahid
Affiliation	Conseil national de recherches du Canada. Technologies numériques
Format	Texte, Article
Conférence	8th Workshop on NLP for Computer Assisted Language Learning
Résumé	In this paper, we report some preliminary experiments on automated scoring of nonnative English speech and the prompt specific nature of the constructed models. We use ICNALE, a publicly available corpus of non-native speech, as well as a variety of non-proprietary speech and natural language processing (NLP) tools. Our results show that while the best performing model achieves an accuracy of 73% for a 4-way classification task, this performance does not transfer to a cross-prompt evaluation scenario. Our feature selection experiments show that most predictive features are related to the vocabulary aspects of speaking proficiency.
Date de publication	2019-09
Maison d’édition	LiU Electronic Press
Licence	Creative Commons, Attribution 4.0 Générique (CC BY 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.fr
Dans	Proceedings of the 8th Workshop on NLP for Computer Assisted Language Learning (septembre 2019) : 86–92.
Langue	anglais
Publication du CNRC	Cette publication n’est pas du CNRC Ce sont des publications qui ont été rédigées par un auteur du CNRC, mais avant que celui-ci soit employé du CNRC.
Exporter la notice	Exporter en format RIS
Signaler une correction	Signaler une correction (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Identificateur de l’enregistrement	55fea725-1b95-4e8f-99b9-8b36534c68f4
Enregistrement créé	2022-01-13
Enregistrement modifié	2022-01-14

Date de modification :: 2024-07-05