تعيد هذه الورقة النظر في الافتراض التاريخي بأن تباس (PPL) نموذج اللغة (LM) يعمل كمؤشر خطي لمعدل خطأ الكلمات (WER) للتعرف التلقائي على الكلام (ASR) في الفضاء اللوغاريتمي-اللوغاريتمي. تفحص ما إذا كانت نماذج اللغة الخارجية لا تزال تحسن أنظمة ASR الحديثة من البداية إلى النهاية وكيف يؤثر نمذجة اللغة الداخلية على هذه العلاقة.
- تبحث الدراسة فيما إذا كانت علاقة PPL-WER تظل خطية للأنظمة الحديثة التي تمتلك بالفعل قدرة على نمذجة اللغة الداخلية.
- تحلل كيف يؤثر طول سياق المشفر على الارتباط الملاحظ بين التباس ومعدل الخطأ.
- تستكشف البحث كيف تتناسب تباسات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) مع الاتجاهات التي أسستها نماذج اللغة العصبية القياسية سابقاً.
- يُظهر أن طرح نمذجة اللغة الداخلية (ILM) يغير العلاقة الملاحظة بين PPL-WER، مما يشير إلى أنه يجب أخذ LM الداخلي للمفكّك في الاعتبار عند تفسير جودة LM الخارجي.
تشير النتائج إلى أن قدرة نمذجة اللغة الداخلية للمفكّك تؤثر بشكل كبير على كيفية تأثير جودة LM الخارجي على أداء ASR.