音声理解を指向した音声認識のための単語重要度の自動推定(学生セッション II)
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概要
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情報検索を指向した音声認識のための単語の重要度の自動推定手法を提案する.検索要求中には検索に影響の大きい単語とそうでない単語が存在する.このため,検索要求の音声認識においては,検索に影響の大きい単語の誤りが少ないことが望ましく,近年ASRの評価尺度として単語の重要度が重みづけされた誤り率である「重みつき単語誤り率(WWER)」が提案されている.しかし,単語の重要度の検討はこれまで十分になされていない.このような背景に基づき,本研究では,各単語の音声認識誤りが検索に与える影響の大きさを用いて単語の重要度を決定する手法を提案する.具体的には,検索要求の音声認識結果のWWERとその認識結果で検索を行った場合の検索精度の低下率の誤差が最小となるように重要度の決定を行う. NTCIR-3のWEB検索タスクで評価を行ったところ,WWERと検索スコア低下率の相関係数0.969(推定前0.224)が得られ,単語の重要度が適切に求められることがわかった.各検索要求を用いた検索の結果が正しいかどうかの教師信号を与えない場合でも,相関係数0.712を得ることができ,本手法が広範囲に応用可能であることを示した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-05-24
著者
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