2024-03-29T22:16:26Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001969452023-11-17T02:17:36Z06504:09795:09801
seq2seqモデルベースRNNによる会議中の発言からの重要単語抽出jpn人工知能と認知科学http://id.nii.ac.jp/1001/00196855/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=196945&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan名大名大名大川瀬, 卓也長尾, 確大平, 茂輝大学の研究室や企業でディスカッションを行う会議は頻繁に開催され、その価値を高めるためにはその会議の内容を記した議事録を残す必要がある。しかし、その作成にかかる人的コストは決して少なくはなく、すべての発言の内容を議事録に記述するのは非常に困難である。筆者らは、研究室内で行われる会議の映像と議事録を記録し利用する研究を続けている。本研究では、自動的な議事録生成への第一歩として、会議中の発言の音声データから、意味的に重要な単語を抽出する手法を提案する。単語の抽出は、発言の音素列から重要な単語を推測するseq2seqモデルベースRNNを用いることで行う。AN00349328第81回全国大会講演論文集201914414422019-02-282019-05-29