テロップ区間と音声ディクテーションから導かれる単語空間の学習方式の検討 : トピックセグメンテーションへの応用

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概要

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従来のトピックセグメンテーションでは、予め大量の学習データが必要であった。しかし、ニュースデータは時々刻々と変化しているため、テストデータと学習データの時期差の問題やトピックの分布差の問題が生じ、精度が悪くなるという問題点があった。本研究では、それらの問題点を解決するために、テロップ文字が出現した区間の情報と音声をディクテーションした結果の情報を統合することによって、テストデータから直接、異なる単語間の距離を学習する方法を提案する。更に、計算した単語間の距離を基に、トピックセグメンテーションを行うことにより、その有効性を確認した。
社団法人電子情報通信学会の論文
2000-03-16

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