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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

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/236040
604ab07d-bc8a-4ffe-9ce4-24c55ff0289a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-4R-04.pdf IPSJ-Z86-4R-04.pdf (532.9 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
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

平川, 巧人

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大塩, 幹

× 大塩, 幹

大塩, 幹

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近辻, 脩壱

× 近辻, 脩壱

近辻, 脩壱

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武田, 龍

× 武田, 龍

武田, 龍

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駒谷, 和範

× 駒谷, 和範

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
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:25:07.998526
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