重要文の連続性を考慮した講義音声の自動要約(チャンキング・要約)

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概要

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本稿では, SVMを用いた重要文の連続性を考慮した重要文抽出手法について報告する.一般的に,重要文抽出による音声自動要約は,要約全体の冗長性に関しては考慮していても,文間の関係性は考慮していない.しかし,抽出された文の間には関係性が存在するはずであり,実際に,重要文の連続性として文間の関係が観測される.本稿では,このような連続性を考慮するような素性をfeature-basedの要約に取り入れることで,重要文抽出による要約を改善する方法を提案する.講義音声コンテンツコーパスCJLCを用いた実験の結果,重要文の連続性を考慮することで重要文抽出による要約を改善できることを示す.また, MMR法に基づいた素性を導入することで,要約全体の冗長性を取り除く方法についても提案する.
一般社団法人情報処理学会の論文
2008-07-11

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