講義音声自動要約のための重要文手がかり表現の自動抽出(学生セッション II)
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概要
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我々は,大学院における講義音声を対象として,書き起こし,要約およびセグメンテーション/インデキシングといった一連の自動処理について研究している.本稿では,重要文抽出に基づく自動要約のための新しい素性の抽出方法を提案する.本稿で提案する方法は,重要文の手掛かり表現(Cue Phrase for important sentences: CP)を自動抽出するものである.本手法により,CP自動抽出はCRFを用いた文へのラベリング問題として定式化される.本手法により抽出された素性単独の自動要約結果はprecisionにおいて,書き起こしを使用した場合には0.603,音声認識結果を使用した場合には0.556であった.本手法により抽出された素性と,我々が従来から用いている素性(表層的言語情報として頻出単語,スライド中の頻出単語,Term Frequency(TF),韻律情報としてパワー,発話時間長を使用)を組み合わせた結果,音声認識結果を用いた場合においてκ値で0.380,F値で0.539,Rouge-4では0.709という比較的良い要約結果を得た.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-05-24
著者
-
中川 聖一
豊橋技術科学大学
-
北岡 教英
名古屋大学
-
北岡 教英
豊橋技科大
-
藤井 康寿
豊橋技術科学大学情報・知能工学系
-
北岡 教英
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
北岡 教英
名古屋大学大学院情報科学研究科メディア科学専攻
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