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J-GLOBAL ID：201502216080811899   整理番号：15A0769448

抽出式発話要約化のための関連言語モデリングと明瞭度尺度の結合

Combining Relevance Language Modeling and Clarity Measure for Extractive Speech Summarization

著者 (6件)： LIU Shih-Hung (National Taiwan Univ., Taipei, TWN) ,  CHEN Kuan-Yu (National Taiwan Univ., Taipei, TWN) ,  CHEN Berlin (National Taiwan Normal Univ., Taipei, TWN) ,  WANG Hsin-Min (Academia Sinica, Taipei, TWN) ,  YEN Hsu-Chun (National Taiwan Univ., Taipei, TWN) ,  HSU Wen-Lian (Academia Sinica, Taipei, TWN)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing  (IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing)
巻： 23  号： 5-6  ページ： 957-969  発行年： 2015年05月 
JST資料番号： W0508B  ISSN： 2329-9290  CODEN： ITASFA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 抽出式発話要約化を,アドホック情報検索(IR)問題として位置付け,Kullback-Leibler:KL発散評価基準(KLM)による文章選択などの種々の言語モデリング(LM)方法を検討した。本論文の貢献は少なくとも,1)要約文章候補と発話ドキュメント間の関係を,種々の粒度の相関モデリングで発見した,2)発話ドキュメントの語彙キューばかりでなく,話題キューも活用して文章モデリングを行った,3)LM方法で与えられる関連性評価基準を補完する指標として,明瞭度評価基準を文章選択に使用することを提案した,4)不完全な音声認識に起因する要約化性能劣化を軽減するため,異なるレベルの指標特徴と要約法との組み合わせを検討した,の4点である。放送ニュース要約化の実験から,他の方法に比べた本方法の性能長所を実証した。

シソーラス用語： *抄録作業 ,  発話 ,  モデリング ,  明瞭度 ,  情報検索 ,  エントロピー ,  情報量 ,  *音声認識 ,  ニュース
準シソーラス用語： Kullback-Leibler発散 ,  *テキスト要約 ,  音声明瞭度 ,  言語モデリング

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 発話 ,  言語モデリング ,  明瞭度 ,  尺度