スロットベースのベクトル空間モデルの組合せによる音声書籍検索

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2011-01-28
• タイトル: スロットベースのベクトル空間モデルの組合せによる音声書籍検索
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Combining Slot-based Vector Space Models for Voice Book Search
• 言語: eng
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 検索
• 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: Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University, Japan.
• 著者所属: Computer Science Department, Carnegie Mellon University, USA
• 著者所属: Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University, Japan.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University, Japan.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Computer Science Department, Carnegie Mellon University, USA
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University, Japan.
• 著者名: 李, 清宰; Rudnicky, Alexander; 河原, 達也
• 著者名(英): Cheongjae, Lee; Rudnicky, Alexander; Tatsuya, Kawahara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では、音声認識・言語理解・ベクトル空間モデルに基づいて、電子書籍を検索するための音声対話システムLet's Buy Booksについて述べる。オンラインサービスのAmazon Mechanical Turk (Mturk) を用いて検索文を収集することにより、文法構築のための発話パターンを分析したり、検索の評価実験を行うことができた。音声書籍検索のためにスロットベースの新たなベクトル空間モデルを提案し、重み付きのスロット毎のモデルと全体のモデルを組み合わせることにより、人工的なデータとMturkで収集したデータの双方において最も高い検索性能が得られることを確認した。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper first presents the development of Let's Buy Books, a spoken dialog system that helps users search for eBooks using the Olympus framework that provides the Pocket-Sphinx for speech recognition, the Phoenix for language understanding, and the RavenClaw for dialog management. To develop this system, we use Amazon Mechanical Turk (Mturk), an on-line marketplace for human workers, to collect queries that are used to predict the possible utterance patterns and to evaluate the book search performance. We also compare different vector space approaches to voice book search and find that combining slot-based vector space models using a weighted sub-space model smoothed with a general model provides the best performance over evaluations using both synthetic queries and real queries collected from users through Mturk.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10442647
• 書誌情報: 研究報告 音声言語情報処理（SLP）; 巻 2011-SLP-85, 号 5, p. 1-6, 発行日 2011-01-28
• 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