Mesures linguistiques automatiques pour l'évaluation des systèmes de Reconnaissance Automatique de la Parole
Thibault Bañeras Roux, Mickaël Rouvier, Jane Wottawa, Richard Dufour
Résumé : L’évaluation de transcriptions issues de systèmes de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP) est un problème difficile et toujours ouvert, qui se résume généralement à ne considérer que le WER. Nous présentons dans cet article un ensemble de métriques, souvent utilisées dans d’autres tâches en traitement du langage naturel, que nous proposons d’appliquer en complément du WER en RAP. Nous introduisons en particulier deux mesures considérant les aspects morpho-syntaxiques et sémantiques des mots transcrits : 1) le POSER (Part-of-speech Error Rate), qui évalue les aspects grammaticaux, et 2) le EmbER (Embedding Error Rate), une mesure originale qui reprend celle du WER en apportant une pondération en fonction de la distance sémantique des mots mal transcrits. Afin de montrer les informations supplémentaires qu’elles apportent, nous proposons également une analyse qualitative décrivant l’apport au niveau linguistique de modèles de langage utilisés pour le réordonnancement d’hypothèses de transcription a posteriori.
Mots clés : Reconnaissance automatique de la parole, métriques d’évaluation, plongements lexicaux, distance sémantique, étiquetage morpho-syntaxique.