表層情報を用いた統計的手法による発話文の自動分類

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概要

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現在、音声コーパスに各種のタグを付与し、音声認識器の性能向上や対話のモデル化などに利用する試みが行われている。しかし、タグを付与する際に、付与者によって揺らぎが生じたり、また、大量のデータにタグを付与する作業が大変な作業であるなど、問題点が多い。そこで、本研究では、付与者の支援となるようなタグの自動推定手法の確立を目的とした予備実験について述べる。具体的には、発話文の表層情報(話者、文末形式、文末での韻律)、及び発話文タイプのbigramを用いて、統計的手法により発話文タイプを推定する手法を提案する。結果としては、上位1つのみの場合、開いた実験で76.9%、閉じた実験で93.0%の正答率を、上位3個までなら開いた実験で89.4%、閉じた実験で99.8%の正答率を得た。
一般社団法人情報処理学会の論文
1996-07-26

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