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J-GLOBAL ID：201802261763644768   整理番号：18A0442242

音声転写産物におけるMaxEntとRNNベース句読点回復の二か国語比較【Powered by NICT】

A ́ bilingual comparison of MaxEnt-and RNN-based punctuation restoration in speech transcripts

著者 (3件)： Tundik Mate Akos (Dept. of Telecommunications and Media Informatics, Budapest University of Technology and Economics) ,  Tarjan Balazs (Dept. of Telecommunications and Media Informatics, Budapest University of Technology and Economics) ,  Szaszak Gyorgy (Dept. of Telecommunications and Media Informatics, Budapest University of Technology and Economics)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CogInfoCom  ページ： 000121-000126  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： 閉じた字幕聴覚障害または難聴者のためのテレビ番組のアクセシビリティを改善するための一般的な方法である,認知infocommunicationに関連する適用を示した。しかし,自動音声認識システムによって提供された生字幕は通常句読点を欠き,それらを追跡するために困難であった。本論文では,最大エントロピーとリカレントニューラルネットワークに基づく句読点回復モデルは,実時間とオフラインセットアップにおける二件のクローズド・字幕タスク上で比較した。ハンガリー放送音声のための句読点回復における最初の結果を示し,RNNはMaxEntベースラインシステムよりも著しく優れている。著者らのアプローチは,最先端のシステムと同等の結果を提供するIWSLT英語データセット内のTEDトークで評価した。Copyright 2018 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： アクセシビリティ ,  放送 ,  *英語 ,  モデリング ,  聴覚障害
準シソーラス用語： 実時間 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  最大エントロピー ,  テレビ番組 ,  字幕 ,  *句読点 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 音声 ,  転写産物 ,  RNN ,  句読点 ,  回復