統計学習を用いた対話からの非語彙的表現の抽出(音声対話・セグメンテーション)
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概要
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音声対話を処理する上で,フィラーや言い淀みなどの非語彙的な表現の出現箇所を同定・抽出するというタスクは重要な課題であるが,それらは非常に多くのバリエーションを持つため,困難な問題とされてきた.そこで,対話書き起こしを一連の系列とした系列ラベリング問題として定式化し,サポートベクターマシンと条件付確率場の2つの学習器を適用した.文字情報や形態素解析による品詞のn-best解,相手話者の状態などを素性として用いて評価実験を行ない,学習アルゴリズム毎や素性毎の性能の比較を行なった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-02-08
著者
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牧本 慎平
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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吉川 哲史
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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柏岡 秀紀
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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キャンベル ニック
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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柏岡 秀紀
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科:情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研究センター:国際電気通信基礎技術研究所音声言語コミュニケーション研究所
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キャンベル ニック
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科:情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研究センター:国際電気通信基礎技術研究所音声言語コミュニケーション研究所
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キャンベル ニック
奈良先端科学技術大学院大学
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柏岡 秀紀
奈良先端科学技術大学院大学
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柏岡 秀紀
奈良先端科学技術大学院大
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