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J-GLOBAL ID：201702223027559715   整理番号：17A1398001

外傷蘇生法における言語ベースプロセス相検出【Powered by NICT】

Language-Based Process Phase Detection in the Trauma Resuscitation

著者 (7件)： Gu Yue ,  Li Xinyu ,  Chen Shuhong ,  Li Hunagcan ,  Farneth Richard A. ,  Marsic Ivan ,  Burd Randall S.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICHI  ページ： 239-247  発行年： 2017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： プロセス相検出は,プロセスの進行を追跡するための外科的プロセスモデリング(SPM)に広く用いられている。大部分の研究はビデオと埋め込みセンサデータを用いたが,音声言語もプロセス進行に直接関連する豊富な意味情報を提供した。言語通信ログを用いた外傷蘇生相を予測するための長短記憶(LSTM)深層学習モデルを提案した。文意味表現を抽出した後,連続的に他のLSTMの中にそれらを入力する時間窓内で文群の意味を抽出するためにLSTMを使用した。この情報は最終的に相を予測した。列車への24種の手動で転写された外傷蘇生例,著者らのモデルを試験するために残りの6例を使用した。は79.12%の精度を達成し,プロセスの臨界相のための既存の視聴覚システムを超える性能優位性を示した。言語情報に加えて,オーディオ入力を使用するマルチモーダル相予測構造を評価した。最後に,外傷蘇生における自動音声認識と人手トランスクリプションを置換することの課題を同定した。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： *位相検波 ,  オーディオ機器 ,  モデル ,  話し言葉 ,  多モード ,  *言語 ,  予測 ,  録画装置 ,  通信
準シソーラス用語： 自動音声認識 ,  言語情報 ,  AV機器 ,  意味表現 ,  深層学習 ,  意味情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  情報加工一般  (AC05010A) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 外傷蘇生法 ,  言語 ,  プロセス ,  相検出