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J-GLOBAL ID：201702210963653373   整理番号：17A0415406

修辞構造モデリングによる抽出音声要約のための新しい復号化フレームワーク【Powered by NICT】

A novel decoding framework for extractive speech summarization with Rhetorical Structure modeling

著者 (2件)： Zhang Jian (School of Computer Science and Network Security, Dongguan University of Technology, China) ,  Yuan Huaqiang (School of Computer Science and Network Security, Dongguan University of Technology, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IALP  ページ： 206-209  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音声から修辞構造情報を用いた要約を抽出するための新しい復号化フレームワーク(ハイブリッドRSD SEフレームワーク:修辞構造復号化要約抽出フレームワーク)を提案した。容易音声理解を支援する音声データに隠された修辞構造は常に利用されていない。修辞構造抽出のプロセスを組合わせた要約のプロセスにより良好に組織化された要約を提供するためにハイブリッドRSDSEフレームワークは,この基本的な情報を解読する。ハイブリッドRSD SE枠組みは82.24%ROUGE L F値,ベースラインシステム[1]と比較して講演音声要約性能における3.33%の絶対増加,[2]を与えることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *復号化 ,  音声理解 ,  モデリング
準シソーラス用語： 講演 ,  音声データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 修辞 ,  構造モデリング ,  音声 ,  復号化 ,  フレームワーク