ニュース記事分類におけるディクテーションとワードスポッティングの比較

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概要

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ビデオ・オン・デマンドを目指したニュースデータベースを構築するには、ニュース記事を話題(トピック)毎に分類する必要がある。ニュースは、内容を伝える音声、内容をまとめる文字、状況を伝える映像といったメディアで構成されているので、記事を分類するには、キーワードを抽出する処理が必要不可欠である。ここでは、抽出したキーワードの存在確率と、トピックに対する寄与率を基に記事分類を行なう。本報告では、ニュース音声からキーワードを抽出する手法として、ディクテーションとワードスポッティングの2つの手法を実装し、磁気分類の精度について比較する。
一般社団法人電子情報通信学会の論文
1998-06-12

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