WEKO3
アイテム
述語項構造を介した文の変換と選択に基づく音声対話用言語モデルの構築
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/81884
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/8188444b1ea77-06d8-4def-8117-08ca079d75e4
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2012 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) | |||||||
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公開日 | 2012-05-03 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 述語項構造を介した文の変換と選択に基づく音声対話用言語モデルの構築 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Language Modeling for Spoken Dialogue System based on Sentence Transformation and Filtering using Predicate-Argument Structures | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | 検索・要約・対話 | |||||||
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 | ||||||||
京都市左京区吉田本町京都大学情報学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
京都市左京区吉田本町京都大学情報学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
京都市左京区吉田本町京都大学情報学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
School of Informatics, Kyoto University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
School of Informatics, Kyoto University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
School of Informatics, Kyoto University | ||||||||
著者名 |
吉野, 幸一郎
× 吉野, 幸一郎
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著者名(英) |
Koichiro, Yoshino
× Koichiro, Yoshino
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 文書集合をバックエンドとして情報検索・案内を行う音声対話システムのための、言語モデル構築手法について述べる。提案手法では、検索対象である文書集合中の書き言葉のテキストに対して、音声対話で想定される話し言葉の質問文への変換を行う。この変換では、係り受け解析に基づいて、述語に係る文節と述語の変換により自然な質問文を生成する。次に、検索対象となるドメインにおいて有用な情報を持ち、検索される可能性が高い文の選択を行う。この選択のために、当該文書集合における統計量に基づいて述語項構造テンプレートを定義する。構築した言語モデルを音声認識で評価した結果、提案手法の有効性、特に文選択の効果を確認した。 | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | We present a novel scheme of language modeling for a spoken dialogue system by effectively exploiting the back-end documents the system uses for information navigation. The proposed method first converts sentences in the document, which are written and plain style, into spoken question-style queries, which are expected in spoken dialogue. In this process, we conduct dependency analysis to extract verbs and relevant phrases to generate natural sentences by applying transformation rules. Then, we select sentences which have useful information relevant to the target domain and thus are more likely to be queried. For this purpose, we define predicate-argument (P-A) templates based on a statistical measure in the target document. An experimental evaluation shows that the proposed method outperforms the conventional method in ASR performance, and the sentence selection based on the P-A templates is effective. | |||||||
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 |
研究報告音声言語情報処理(SLP) 巻 2012-SLP-91, 号 3, p. 1-5, 発行日 2012-05-03 |
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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 |