TF･AoIを用いた類似性による発話予測

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2004-12-22
• タイトル: TF･AoIを用いた類似性による発話予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Prediction Using Similarity based on TF･AoI
• 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: 北海道大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 北海道大学大学院情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University
• 著者名: 木村, 泰知; 荒木, 健治
• 著者名(英): Yasutomo, Kimura; Kenji, Araki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 我々は，類似度に基づいて発話単位の予測を行う手法を提案する．音声対話では，背景知識，文脈，対象範囲の限定により，発話を予測することが考えられる．n-gramのような線形予測では，文字単位あるいは単語単位による予測となるが，発話単位の予測を行う手法が望まれる場面も多い．そこで，我々は低頻度に基づく類似度を利用して学習データから類似度の高い文をみつけ，その次に発話された文を予測文とする．類似度はTF･AoI(Term Frequency × Amount of Information)の重み付けに基づいて計算される．一致率を類似度と考え比較実験を行った結果，提案手法が候補選択において5ポイントの向上が確認された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose the prediction method using similarity based on TF*AoI. In spoken dialogue, we generally use background, context and limited domain for prediction. Although n-gram is words dictation, we hope the prediction for utterance. Therefore we decide the prediction which is next utterance of the highest similarity utterance in a learning corpus. Our similartity is calculated by using weight based on TF･AoI (Term Frequency × Amount of Information). We confirmed 5 points improvement compared to the matching rate measure.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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 2004, 号 131(2004-SLP-054), p. 301-306, 発行日 2004-12-22
• 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