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: [柘植 覚]/Ohashi Hiromasa/[北岡 教英]/Takeda Kazuya/[北 研二]/複数ベクトル空間中の距離と最適化重みパラメータによるクエリ拡張の組み合わせによる音声ドキュメント検索/Proc. NCSP'13

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EID
287895
EOID
935587
Map
0
LastModified
2018年12月6日(木) 20:53:43
Operator
北岡 教英
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
北岡 教英
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
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
著者 必須
  1. 柘植 覚
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. (英) Ohashi Hiromasa
    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,研究手法に関する助言を行った.

    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 combinational use of distances of multiple vector spaces and query expansion with optimized weight parameters

(日) 複数ベクトル空間中の距離と最適化重みパラメータによるクエリ拡張の組み合わせによる音声ドキュメント検索

副題 任意
要約 任意

(英) We propose a distance combination method for spoken document retrieval. The proposed distance combination method maps the target documents, which are transcription of speech made by a speech recognizer, to multiple vector spaces. We, then, calculate the distance between a query vector and multiple versions of the documents on each vector space and combine these distances for retrieval. In addition, we propose a novel weight parameter determination method for query expansion, to minimize an angle between an expanded query vector and a document vector. The proposed methods achieved the best retrieval performance on a SpokenDoc task in an NTCIR-9 workshop.

(日) 音声ドキュメント検索における距離尺度組み合わせ法を提案する.提案法は音声認識で書き起こされた目標文書を複数のベクトルスペースにマッピングする.それぞれの空間内で検索質問と文書の距離を求め,それを組み合わせて検索する.検索質問拡張において,拡張された検索質問と文書のベクトル間の角度を最小化する重み係数決定法も提案した.提案手法はNTCIR-9のSpokenDocタスクにおいて最良の結果であった.

キーワード 推奨
発行所 推奨
誌名 必須 (英) Proc. NCSP'13
ISSN 任意
必須 ---
必須 ---
必須 9 12
都市 必須
年月日 必須 2013年 3月 初日
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