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アイテム
話し言葉における引用節の自動認定および引用符の付与
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/56854
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/56854ff2cfb1a-32ef-42e8-b4e8-e1ef1f747f22
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2006 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 | 2006-12-21 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 話し言葉における引用節の自動認定および引用符の付与 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Detection of Quotations and Insertion of Quotation Marks in Spontaneous Japanese | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 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 | ||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 独立行政法人情報通信研究機構 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 独立行政法人情報通信研究機構 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| School of Informatics, Kyoto University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| National Institute of Information and Communications Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| School of Informatics, Kyoto University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| National Institute of Information and Communications Technology | ||||||||
| 著者名 |
浜辺, 良二
内元, 清貴
河原, 達也
井佐原, 均
× 浜辺, 良二 内元, 清貴 河原, 達也 井佐原, 均
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| 著者名(英) |
Ryoji, HAMABE
Kiyotaka, UCHIMOTO
Tatsuya, KAWAHARA
Hitoshi, ISAHARA
× Ryoji, HAMABE Kiyotaka, UCHIMOTO Tatsuya, KAWAHARA Hitoshi, ISAHARA
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 講演のような話し言葉の書き起こしや音声認識結果を、講演録などのアーカイブとして二次利用する場合、文章として適した形態にする必要がある。本研究では、話し言葉の中で発言の引用が行われている箇所に引用符を自動付与する手法を提案する。機械学習により、まず引用構造をとる節を自動認定し、それらに引用符が必要かどうかを判定する。引用構造の認定では、表層表現や音響的特徴に加え、係り受け情報を利用することで認定精度の改善を図る。引用符付与の判定においては、学習の際に新聞記事コーパスから得られる情報をあわせて利用する。『日本語話し言葉コーパス(CSJ)』に対して、引用符付与の基準を定めた上で本手法の実験的評価を行なった。 | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Transcriptions and speech recognition results of public speaking include many expressions peculiar to spoken language. Thus, it is necessary to transform them into document style for practical use of them. We focus on detecting quotations and enclosing them in quotation marks as written text. Quotations are detected with SVM-based text chunking method that considers information on morphemes, acoustic features, and dependency structures. Then, it is determined whether or not they need to be enclosed in quotation marks by machine learning method using the corpora of spoontaneous speech and newspapers. We defined how to classify quotations and evaluated our method on the Corpus of Spontaneous Japanese (CSJ). | |||||||
| 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 |
情報処理学会研究報告音声言語情報処理(SLP) 巻 2006, 号 136(2006-SLP-064), p. 143-148, 発行日 2006-12-21 |
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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 | |||||||