Modelo NER

NER es una de las diversas fórmulas para acceder a subtítulos en directo en programas de televisión y eventos producidos mediante reconocimiento de voz . Las tres letras corresponden a número , error de edición y error de reconocimiento . Se ha promovido como una alternativa a la tasa de error de palabras ( Word Error Rate ) , que es una medida más objetiva .

La puntuación global se calcula de la siguiente manera: En primer lugar, se resta el número de errores de edición y reconocimiento del número total de palabras en los subtítulos en directo. A continuación, este número se divide entre el número total de palabras en los subtítulos en directo y, finalmente, se multiplica por cien. ^{[ 1 ]}

${\displaystyle valor NER={\frac {NER}{N}}*100}$.

Las siglas significan lo siguiente:

• N (número) = número total de palabras en los subtítulos en vivo
• E (Error de edición) = error de edición
• R (error de reconocimiento) = error de reconocimiento

Este proceso de medición se ha utilizado para las emisiones de televisión pública en países europeos como Italia y Suiza .

Una desventaja importante del NER es que requiere que un evaluador humano califique los errores como:

• 1. Errores menores de edición o reconocimiento.
• 2. Errores normales de edición o reconocimiento.
• 3 errores graves

que luego se ponderan en el proceso de evaluación. ^{[ 2 ]} Esto es subjetivo, requiere mucho tiempo y es costoso. Además, el NER no tiene en cuenta las palabras omitidas en los subtítulos, lo cual no considera a la audiencia sorda que desea subtítulos literales. Como resultado, el NER no puede reflejar con precisión la experiencia de la audiencia con los subtítulos.

Otro problema es la inconsistencia de la evaluación humana de los subtítulos, particularmente con los subtítulos en vivo, donde existen diferentes opiniones sobre la importancia de los errores de subtítulos. ^{[ 3 ]}

En cambio, la tasa de error de Word es una medida objetiva de los errores de los subtítulos, ya que mide la discrepancia textual entre los subtítulos y el habla.

• Tasa de error de palabras