音声名称エンティティ認識（NER）システムの性能向上には、いくつかのデータ拡充手法が有効です。まず、擬似アノテーションを用いる手法が挙げられます。これは、既存の言語モデルを活用して、手動でアノテーションされたデータが不足している場合に、音声データに対して自動的にエンティティラベルを付与する方法です。具体的には、XLM-RLベースのNERモデルを使用して、オーディオデータから擬似的なエンティティアノテーションを生成することができます。この手法は、特にリソースが限られた言語において、データの多様性を確保し、モデルの汎用性を向上させるのに役立ちます。
次に、データ拡張技術も重要です。音声データに対して、音声のピッチや速度を変化させたり、背景ノイズを追加したりすることで、モデルがさまざまな環境や発話スタイルに適応できるようにすることが可能です。これにより、モデルのロバスト性が向上し、実際の使用環境での性能が改善されることが期待されます。
さらに、多言語データの統合も効果的です。異なる言語間でのエンティティの重複を活用し、リソースが豊富な言語からの知識を、リソースが限られた言語に転移させることができます。これにより、特に低リソース言語におけるNERの精度を向上させることができます。