| 講演名 | 1999/3/5 シソーラス情報に基づく音声話題認識システム 井口 俊介, 小倉 信彦, 渡邊 澄夫, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 音声対話システムの基盤技術として、対話文章中の話題を認識する手法を提案する。ある話題に関してシソーラス辞書から単語の階層構造であるシソーラス・ネットワークを生成し、同義語、関連語、狭義語の 3 種類の語義に対し設定されたパラメータによりネットワーク中の単語の関連強度を定める。入力音声に対する音声認識の出力として得られる誤認識を含む単語列に対し、このシソーラス・ネットワークを適用することによって入力文章の話題を認識する。本手法により新聞の紙面分類程度の話題について認識を試みる。また、シソーラス・ネットワークのパラメータを最適化することによる認識率の向上を試みる。 |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a topic recognition method under spoken dialogue between a human and a computer, as a basic technology of spoken dialogue system. First, we compose a layered network of words which represents thesaurus relation to topic words, named thesaurus network. The thesaurus network has three parameters that are attached to three meanings of words; synonym, related word, and narrow sense word, These three parameters mean relational strength. Second, we calculate the sum of the weights of the word queue that is the result of speech recognition. Comparing this value, our system can recognize the topic of input sentence. We evaluate the result of recognition inputting sentences in the article of newspapers, and we also evaluate the optimization of parameters of the thesaurus network. |
| キーワード(和) | 音声対話 / 話題認識 / シソーラス・ネットワーク / 最尤法 / カルバック情報量 / 確率的探査法 |
| キーワード(英) | / thesaurus network / maximum likelihood method / Kullback infomation / probabilistic scan method |
| 資料番号 | AI98-88 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
|---|---|
| 開催期間 | 1999/3/5(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | シソーラス情報に基づく音声話題認識システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Topic Recognition System of Spoken Dialogue Based on Thesaurus Information |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音声対話 |
| キーワード(2)（和/英） | 話題認識 / / thesaurus network |
| キーワード(3)（和/英） | シソーラス・ネットワーク / maximum likelihood method |
| キーワード(4)（和/英） | 最尤法 / Kullback infomation |
| キーワード(5)（和/英） | カルバック情報量 / probabilistic scan method |
| キーワード(6)（和/英） | 確率的探査法 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 井口 俊介 / Shunsuke Iguchi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学精密工学研究所 Precision and Intelligence Laboratory Tokyo Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小倉 信彦 / Nobuhiko Ogura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学精密工学研究所 Precision and Intelligence Laboratory Tokyo Institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 渡邊 澄夫 / Sumio Watanabe |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京工業大学精密工学研究所 Precision and Intelligence Laboratory Tokyo Institute of Technology |
| 発表年月日 | 1999/3/5 |
| 資料番号 | AI98-88 |
| 巻番号（vol） | vol.98 |
| 号番号（no） | 635 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |