arXiv cs.CL· Ahmet Tu\u{g}rul Bayrak, Fatma Nur Korkmaz, Nur Ya\u{g}mur Tuncer, Mustafa Serta\c{c} T\"urkel·· 10 小时前AI 评分22
TurnTurk-GPT：面向土耳其语的基于文本的轮次转换预测
TurnTurk-GPT: Text-Based Turn-Taking Prediction for Turkish
AI 导读
TurnTurk-GPT 通过用 TurnGPT 目标微调土耳其语 GPT-2 模型，构建了土耳其语文本轮次转换预测器，在 recording-disjoint 和 speaker-disjoint 评估下均优于现有多语言轮次结束检测器。
正文 · AI 翻译
摘要：本文提出 TurnTurk-GPT，这是一种基于文本的土耳其语话轮转换预测器，通过在合成对话和真实对话上以 TurnGPT 目标微调土耳其语 GPT-2 模型得到，并在真实土耳其语对话上将其与规则基线、零样本土耳其语语言模型以及一个广泛使用的多语言话轮结束检测器进行对比评估。评估在无标点、小写化的文本上使用词级决策点，以近似流式语音识别器的输出，采用录音不相交和说话人不相交的折分、嵌套阈值选择以及配对聚类自助法检验。TurnTurk-GPT 在录音不相交和说话人不相交两种评估下均优于多语言检测器。仅当测试说话人出现在训练集中时，它才优于零样本语言模型；在未见过的说话人上，两者在统计上无法区分。去除话轮末尾词的词缀会使 AP 最多下降 44%，而句内词仅下降 2%，这表明土耳其语的话轮结束线索位于动词末尾形态中。仅使用合成对话得到的训练模型最弱，而当说话人停顿时，零样本和多语言基线仍接近随机水平。模型和评估协议已公开发布。
| 主题： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2610.42010 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.42010v1 [cs.CL] 为本版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.42010 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
提交历史
来自：Ahmet Tuğrul Bayrak [查看电子邮件]
[v1]
2026年10月30日星期五 16:48:32 UTC（80 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org