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アイテム
誤りを含む音節認識結果に対応する知識グラフ内エンティティの同定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236040
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236040604ab07d-bc8a-4ffe-9ce4-24c55ff0289a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||
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| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| タイトル | 誤りを含む音節認識結果に対応する知識グラフ内エンティティの同定 | |||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 阪大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 阪大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 阪大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 阪大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 阪大 | ||||||||||||||||
| 著者名 |
平川, 巧人
× 平川, 巧人
× 大塩, 幹
× 近辻, 脩壱
× 武田, 龍
× 駒谷, 和範
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
| 内容記述 | 音声対話を通じて認識・分割された音節列を知識グラフ内の新しいエンティティとして獲得することを目指している.このとき,音節認識に誤りがあっても,既存の概念はグラフ内の既存エンティティへ対応付ける必要がある.本稿では,グラフ内のリンク構造に関する質問に基づいたエンティティ同定について述べる.まず,音節列と各エンティティ名の編集距離を用いて,類似度の高い候補集合を得る.この集合内のエンティティが持つ希少なリンク構造を質問に用い,回答に合致しないエンティティを除外した後に最も類似度の高いもので同定する.質問回数の上限を設定したシミュレーション実験により,質問の有無による同定性能差を明らかにする. | |||||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||||
| 書誌情報 |
第86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 395-396, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||