大域的な文章構造の類似性を利用したクローズドキャプション中の定型的な文章区間の抽出(自然言語処理)
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概要
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テレビ番組のナレーションでは,「場所紹介」や「人物紹介」など特定の事柄を表現するために同じような言い回しが多用される.このような言い回しを含む文章区間が抽出できれば,対応する番組映像区間に対して場所紹介や人物紹介といったメタデータを付与することができる.そこで本論文では,番組のナレーションとほぼ同じ内容のテキストデータであるクローズドキャプションから定型的な文章区間を統計的に抽出する手法を提案する.提案手法では,複数文のテキストデータから木構造を生成し,木構造から飛び越えを許した大域的な範囲をカバーする部分木を抽出する.この部分木を比較対象として,木構造間の類似性を評価する.この結果を弱学習器としたAdaBoostアルゴリズムにより学習を行い定型的な文章区間か否かの判定を行う.紀行番組のクローズドキャプションを対象として,場所を映像とともに説明する定型的な文章区間を抽出する実験を行い,提案手法の有効性を確認した.
- 2007-09-01
著者
-
八木 伸行
NHK 放送技術研究所
-
八木 伸行
NHK放送技術研究所
-
奥村 学
東京工業大学精密工学研究所
-
山田 一郎
NHK放送技術研究所
-
三浦 菊佳
NHK放送技術研究所
-
住吉 英樹
NHK放送技術研究所
-
河合 吉彦
NHK放送技術研究所
-
徳永 健伸
東京工業大学大学院情報理工科学研究科
-
山田 一郎
独立行政法人情報通信研究機構
-
湯山 一郎
NHK放送技術研究所
-
徳永 健伸
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
山田 一郎
NHK 放送技術研究所
-
奥村 学
東京工業大学
-
徳永 健伸
東京工大 大学院
-
徳永 健伸
東京工業大学
-
山田 一郎
Nhk名古屋放送局
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