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J-GLOBAL ID：201702257103176627   整理番号：17A1246274

効果的な音声ドキュメント検索を支援するための音声要約の抽出【Powered by NICT】

Extracting audio summaries to support effective spoken document search

著者 (4件)： Spina Damiano (School of Science, RMIT University, GPO Box 2476, Melbourne VIC 3001, Australia) ,  Trippas Johanne R. (School of Science, RMIT University, GPO Box 2476, Melbourne VIC 3001, Australia) ,  Cavedon Lawrence (School of Science, RMIT University, GPO Box 2476, Melbourne VIC 3001, Australia) ,  Sanderson Mark (School of Science, RMIT University, GPO Box 2476, Melbourne VIC 3001, Australia)
資料名： Journal of the Association for Information Science and Technology  (Journal of the Association for Information Science and Technology)
巻： 68  号： 9  ページ： 2101-2115  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0274A  ISSN： 2330-1635  CODEN： AISJB6  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： ポッドキャストオーディオのみのコミュニケーション・チャネルを通した音声文書検索における関連性意思決定を行うユーザを支援するから質問バイアスオーディオ要約を抽出の課題に取り組む。は,かなりの誤差があっても,自動音声認識(ASR)を用いて作製した音声文書の転写物は,文書要約の有効源またはクエリーに対する関連性判定を行う場合に利用者を支援するための「断片」であることを実証するクラウドソーシング実験を行った。特に,得られた結果は,ASR転写物から生成した要約が,有用性とユーザjudged嗜好性では,同じ収集の誤りのないマニュアル転写物から生み出された音声要約に匹敵することを示す。もコンテンツベースオーディオ要約を人手で管理されたメタデータから得られた合成要約と少なくとも同程度に好ましいことを観察され,タイトルと記述である。新しいテストコレクションは,公的に利用できるようにさを構築するための方法論を記述した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *メタデータ ,  意思決定 ,  嗜好性 ,  コミュニケーション ,  マニュアル ,  チャネル
準シソーラス用語： テストコレクション ,  クラウドソーシング ,  クエリー ,  自動音声認識 ,  音声文書検索 ,  *音声文書 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音声ドキュメント ,  検索 ,  支援 ,  音声