談話標識の統計的選択に基づいたCSJの講演からの重要文抽出(第5回音声言語シンポジウム : 言語モデル・要約)
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概要
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講演の自動インデキシングを目的として,談話標識の統計的選択に基づく手法をCSJ(日本語話し言葉コーパス)の重要文セットに適用した結果について報告する.本手法は,学会講演特有の談話構造の境界に頻出する談話標識を自動的に求めた上で,これに基づく統計的な重要度尺度を定義するものである.さらに話題語(キーワード)の統計量の基づく重要度尺度と統合も行う.CSJの19件の学会講演を対象に重要文抽出精度の評価を行ない,(1)談話構造に基づく手法が有効であること,(2)話題語に基づく手法と統合することで相乗効果が得られること,(3)提案手法が音声認識誤りに対して頑健であること,(4)人間による抽出精度と比較して10-15%の低下であること,を確認した.また,文区切りの精度が重要文抽出に影響が大きいことが判明したので,韻律情報を用いることで文区切り精度および重要文抽出精度の改善を行なった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-12-11
著者
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