単語の重要度を考慮したベイズリスク最小化音声認識とそれに基づく情報検索(Session-2 情報検索, 第7回音声言語シンポジウム)
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概要
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情報検索システムのフロントエンドとしての音声認識を目的とした音声認識の新しい評価尺度とそれに基づく認識戦略について述べる.これまで, 音声認識の一般的な評価尺度として, 全ての単語を一様に扱う「単語誤り率(word error rate : WER)」が用いられてきた.これに対して, 情報検索の観点から各単語の重要度を考慮した「重みつき単語誤り率(weighted word error rate : WWER)」を提案する.その上で, ベイズリスク最小化(Minimum Bayes-Risk : MBR)の枠組みに基づいて, 重みつき単語誤り率の最小化を行う音声認識を実現する.文書検索システム「音声版ダイアログナビ」を用いて, 提案する認識手法が重みつき単語誤り率及び情報検索精度の改善に効果があることを示す.
- 2005-12-21
著者
-
南條 浩輝
龍谷大学
-
南條 浩輝
龍谷大学理工学部情報メディア学科
-
河原 達也
京都大学情報学研究科
-
翠 輝久
京都大学情報学研究科知能情報学専攻
-
翠 輝久
(独)情報通信研究機構
-
南條 浩輝
龍谷大学理工学部
-
南條 浩輝
龍谷大
-
南條 浩輝
龍谷大学理工学研究科
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