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  1. 研究報告
  2. 音声言語情報処理(SLP)
  3. 2006
  4. 136(2006-SLP-064)

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/56854
ff2cfb1a-32ef-42e8-b4e8-e1ef1f747f22
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLP06064025.pdf IPSJ-SLP06064025.pdf (456.8 kB)
Copyright (c) 2006 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
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

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

en 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
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
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Ver.1 2025-01-22 04:46:58.017496
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