徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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著作: Ichikawa Ken/[柘植 覚]/[北岡 教英]/Takeda Kazuya/[北 研二]/潜在的意味解析を用いた単語空間および音節空間からの音声ドキュメント検索/Proceedings of the APSIPA Annual Summit and Conference (ASC) 2013

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EID
283369
EOID
757991
Map
0
LastModified
2014年11月26日(水) 17:33:14
Operator
北岡 教英
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
北 研二
Read
継承
Write
継承
Delete
継承
種別 必須 国際会議
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨 研究
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
著者 必須
  1. (英) Ichikawa Ken
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. 柘植 覚
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 北岡 教英
    役割 任意

    (日) 共同研究者として手法考案の一部を行った.

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. (英) Takeda Kazuya
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  5. 北 研二([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Spoken document retrieval using both word-based and syllable-based document spaces with latent semantic indexing

(日) 潜在的意味解析を用いた単語空間および音節空間からの音声ドキュメント検索

副題 任意
要約 任意

(英) In this paper, we propose a spoken document retrieval method using vector space models in multiple document spaces. First we construct multiple document vector spaces, one of which is based on continuous-word speech recognition results and the other on continuous-syllable speech recognition results. Query expansion is also applied to the word-based document space. We proposed to apply latent semantic indexing (LSI) not only to the word-based space but also to the syllable-based space, to reduce dimensionality of the spaces using implicitly defined semantics. Finally, we combine the distances and compare the distance between the query and the available documents in various spaces to rank the documents. In this procedure, we propose to model the document by hyperplane. To evaluate our proposed method, we conducted spoken document retrieval experiments using the NTCIR-9 SpokenDoc data set. The results showed that using the combination of the distances, and using LSI on the syllable-based document space, improved retrieval performance.

(日) 本論文では,ベクトル空間モデルによる音声ドキュメント検索において,単語音声認識結果と音節認識結果をそれぞれのベクトル空間で表現し距離計算し,それらの距離を統合することにより類似文書検索を行う手法を提案する.これらの空間に対し潜在的意味解析を適用し,その有効性を調査した.有効性の調査には2011 年に行われたNTCIR–9 のドライランおよびフォーマルランを用いた.調査の結果より,音節空間に潜在的意味解析を適用することにより検索精度が向上することがわかった.

キーワード 推奨
発行所 推奨
誌名 必須 (英) Proceedings of the APSIPA Annual Summit and Conference (ASC) 2013
ISSN 任意
必須 ---
必須 ---
必須 ---
都市 必須
年月日 必須 2013年 10月 29日
URL 任意
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意