話題語と言語モデルを用いた音声自動要約法の検討
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概要
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本稿では,音声認識結果から要約文を生成する音声自動要約手法を提案する.本手法は,認識された各発話文から相対的に重要な単語を,文字数を基準とした特定の割合で抽出し,それらを接合することにより要約文を生成する.要約文として抽出される単語列は,単語重要度(重要度スコア)と言語尤度(言語スコア)に基づいて決定される.要約文の尤もらしさを示す要約スコアを,抽出された各単語の重要度スコアと単語列の言語スコアの累積スコアとして定義し,この要約スコアを最大とする単語列を求めるために動的計画法を適用する.更に,要約スコアを単語数に基づいて正規化することにより,同じ発話文から様々な要約率で要約文を生成して最良の要約文を選択することを可能にした.NHKのニュース音声を大語彙連続音声認識システムを用いて音声認識し自動要約を行った.音声認識結果を60-70%の文字数に要約した結果,発話文の重要単語のうち86%が要約文に保持され,かつ,72%の要約文の文意が,発話文の文意に同意ないし包含されていることが確認された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1999-12-20
著者
-
古井 貞煕
東京工業大学
-
堀 智織
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
堀 智織
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
古井 貞煕
東京工業大学情報理工学研究科計算工学専攻
-
堀 智織
東京工業大学情報理工学研究科計算工学専攻
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