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重要文抽出と文圧縮による音声自動要約
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/57304
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/57304a01a567c-5906-4697-bae6-376d9f452704
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-SLP02044038.pdf (1.1 MB)
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Copyright (c) 2002 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2002-12-16 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 重要文抽出と文圧縮による音声自動要約 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Automatic speech summarization based on sentence extaction and compaction | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| NTTコミュニケーション基礎科学研究所知能情報部 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| NTT Communication Science Laboratories | ||||||||
| 著者名 |
菊池, 智紀
古井, 貞煕
堀, 智織
× 菊池, 智紀 古井, 貞煕 堀, 智織
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| 著者名(英) |
Tomonori, Kikuchi
Sadaoki, Furui
Chiori, Hori
× Tomonori, Kikuchi Sadaoki, Furui Chiori, Hori
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本稿では，これまで我々が提案してきた単語抽出による要約手法の前処理として，重要文抽出を組み合わせた２段階の音声自動要約手法を提案する．本手法では音声認識の結果から，各文の構成単語の重要度，信頼度，言語的自然さの評価値から重要文抽出の要約スコアを求め，それをもとに認識率の低い文，理解困難な文をあらかじめ除いておく．次に，残された文に対して，同様の評価値に単語間遷移スコアを加えた要約スコアを最大にするような，部分単位列を抽出するという手法により要約文を作成し，高精度化をはかる．この手法を用いて講演音声を自動要約し，複数の被験者により作成された正解要約文単語ネットワークに基づく評価を行う．重要文抽出法を用いない従来までの要約手法との要約精度の比較を行った結果，提案手法の有効性が確認された． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | This paper proposes a new automatic speech summarization method having two stages: important sentence extraction and sentence compaction. Relatively important sentences are extracted based on the amount of information and the confidence measures of constituent words, and the set of extracted sentences is compressed by our sentence compaction method. The sentence compaction is performed by selecting a word set that maximizes a summarization score consisting of the amount of information and the confidence measure of each word, the linguistic likelihood of word strings, and the word concatenation probability. The selected words are concatenated to create a summary. Effectiveness of the proposed method was cofirmed by summarizing spontaneous presentations. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10442647 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告音声言語情報処理（SLP） 巻 2002, 号 121(2002-SLP-044), p. 225-230, 発行日 2002-12-16 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
