講義データを対象とした音声認識と構造化の検討
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概要
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本研究では, 講義データの構造化を目的として, 連続した一連の講義音声を個々のトピックに自動的に分割する(トピックセグメンテーション)システムの検討を行った.トピックセグメンテーションを精度良く行うためには, トピックの内容を表すキーワードを抽出することが重要となる.講義テキストの索引キーワードリストを, 事前に用意した言語モデルの未知語カテゴリに登録することで, 高精度にトピック内容を表すキーワードを抽出することができた.実際に, 講義に対して, トピックセグメンテーションを行ったところ, F-measureは最大で49.7であった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-07-13
著者
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