VoxSumm: A Multilingual Corpus of Long-Form Spoken News for Joint Summarization and Translation
📄 VoxSumm: A Multilingual Corpus of Long-Form Spoken News for Joint Summarization and Translation 标签:#语音翻译 #大语言模型 #低资源 #语音合成 6.9/10 | 创新 1.4/2 | 严谨 1/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 0.9/1 | 影响 1.1/1.5 | 开源 0/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 1/1.5 ✅ 6.9/10 | 前50% | 文档类型:数据集与基准 | 评分置信度:高 | #语音翻译 | #大语言模型 | #低资源 #语音合成 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者:Yejin Jeon(Mila - Quebec AI Institute、McGill University);Marie Maltais(Mila - Quebec AI Institute、McGill University,标注 equal contribution) 通讯作者:未说明 作者列表:Yejin Jeon(Mila - Quebec AI Institute、McGill University)、Marie Maltais(Mila - Quebec AI Institute、McGill University)、Virginia Ceccatelli(Mila - Quebec AI Institute、McGill University)、Min Ma(Google DeepMind)、David Ifeoluwa Adelani(Mila - Quebec AI Institute、McGill University、Canada CIFAR AI Chair) 💡 毒舌点评 亮点是给出了第一个大规模多语言长语音“联合摘要+翻译”基准 VoxSumm,703小时/24语言/10045对的规模填补了任务定义和数据空白,并做了较系统的模型与提示设置比较。短板是全部音频由 TTS 合成而非真实语音,且数据对齐依赖 CrossSum 自动语义相似度匹配,论文只承诺 release 却未给出任何可获取链接,可复现性大打折扣。 ...