WEKO3
アイテム
単語の重要度を考慮したペイズリスク最小化音声認識とそれに基づく情報検索
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/56927
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/5692717b81a75-7a83-4fdd-8050-674cb98f26e9
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2005 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) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2005-12-21 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 単語の重要度を考慮したペイズリスク最小化音声認識とそれに基づく情報検索 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Information Retrieval based on Minimum Bayes-Risk Decoding considering Word Significance | |||||||
| 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 | ||||||||
| 龍谷大学理工学部情報メディア学科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京都大学情報学研究科知能情報学専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京都大学情報学研究科知能情報学専攻 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Science and Technology, Ryukoku University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Informatics, Kyoto University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Informatics, Kyoto University | ||||||||
| 著者名 |
南條浩輝
翠, 輝久
河原, 達也
× 南條浩輝 翠, 輝久 河原, 達也
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| 著者名(英) |
Hiroaki, NANJO
TeruhisaMISUH
TatsuyaKAWAHARA
× Hiroaki, NANJO TeruhisaMISUH TatsuyaKAWAHARA
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 情報検索システムのフロントエンドとしての音声認識を目的とした音声認識の新しい評価尺度とそれに基づく認識戦略について述べる.これまで,音声認識の一般的な評価尺度として,全ての単語を一様に扱う「単語誤り率(word error rate:WER)」が用いられてきた.これに対して,情報検索の観点から各単語の重要度を考慮した「重みつき単語誤り率(weighted word error rate:WWER)」を提案する.その上で,ペイズリスク最小化(Minimum Bayes-Risk:MBR)の枠組みに基づいて,重みつき単語誤り率の最小化を行う音声認識を実現する.文書検索システム「音声版ダイアログナビ」を用いて,提案する認識手法が重みつき単語誤り率及び情報検索精度の改善に効果があることを示す. | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | The paper addresses a new evaluation measure of automatic speech recognition (ASR) and a decoding strategy oriented for speech-based information retrieval (IR). Although word error rate (WER), which treats all words in a uniform manner, has been widely used as an evaluation measure of ASR, significance of words are different in speech understanding or IR. In this paper, we define a new ASR evaluation measure, namely, weighted word error rate (WWER) that gives a weight on errors from a viewpoint of IR. Then, we formulate a decoding method to minimize WWER based on Minimum Bayes-Risk (MBR) framework, and show that the decoding method improves WWER and IR accuracy. | |||||||
| 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 2005, 号 127(2005-SLP-059), p. 55-60, 発行日 2005-12-21 |
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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 | |||||||