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, Ronghao Pan, José Antonio García Díaz
En los últimos años, el rendimiento de sistemas de Reconocimiento Automático del habla ha aumentado considerablemente gracias a nuevos métodos de deep learning. Sin embargo, la salida bruta de estos sistemas consiste en secuencias de palabras sin mayúsculas ni signos de puntuación. Recuperar esta información mejora la legibilidad y permite su posterior uso en otros modelos de PLN. La mayoría de las soluciones existentes se centran únicamente en inglés; aunque recientemente han surgido nuevos modelos de restauración de la puntuación en español. Sin embargo, ninguno se centra en gallego y catalán. En este sentido, proponemos un sistema de restauración de mayúsculas y puntuación basado en modelos Transformers para estos idiomas. Ambos modelos tienen un rendimiento muy bueno: 90,2% para el gallego y 90,86% para el catalán. Además, también tienen la capacidad de identificar nombres propios, nombres de países y organizaciones para la restauración de mayúsculas.
In recent years, the performance of Automatic Speech Recognition systems (ASR) has increased considerably due to new deep learning methods. However, the raw output of an ASR system consists of a sequence of words without capital letters and punctuation marks. Therefore, a capitalization and punctuation restoration system are one of the most important post-processes of ASR to improve readability and to enable the subsequent use of these results in other NLP models. Most models focus solely on English punctuation resolution, and recently new models of Spanish punctuation restoration have emerged. However, none focus on capitalization and punctuation restoration in Galician and Catalan. In this sense, we propose a system for capitalization and punctuation restoration based on Transformers models for Catalan and Galician. Both models perform very well, with an overall performance of 90.2% for Galician and 90.86% for Catalan, and have the ability to identify proper names, country names, and organizations for uppercase restoration.
