@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00056927,
 author = {南條浩輝 and 翠, 輝久 and 河原, 達也 and Hiroaki, NANJO and TeruhisaMISUH and TatsuyaKAWAHARA},
 issue = {127(2005-SLP-059)},
 month = {Dec},
 note = {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．, 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.},
 title = {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},
 year = {2005}
}