キーワードスポッティングに基づくニュース音声の話題分類

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概要

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大量のニュース音声データベースからある特定の話題に関するニュースのみを検索しその情報を得るようにするにはニュース音声に対する話題インデキシングの技術が必要になると考えられる。そこで本研究ではニュース音声に対しキーワードスポッティングに基づいた話題のインデキシングを行う。まず話題との相互情報量、単語長を選出基準として、話題の同定に貢献する名詞3000単語をキーワードとして選出した。このキーワードの話題に関する条件付き確率を基にテキストベース上で記事ごとに話題同定の実験を行ったところ約76%の記事を正しく同定することができた。さらにニュース音声に対しスポッティングを行い、抽出されたキーワードの音韻スコアと条件付き確率を基にして話題ごとに「話題の確からしさ」の計算を行い、話題同定を行った。正しい話題が話題同定結果の上位3位以内に含まれていれば正解分類とした場合、約66.5%を正しく同定することができた。
一般社団法人情報処理学会の論文
1998-02-05

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