講演音声ドキュメント検索のための擬似適合性フィードバック

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  • Pseudo Relevance Feedback for Lectures

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抄録

講演や講義などの長い音声ドキュメントの検索のための擬似適合性フィードバック (PRF: Pseudo Relevance Feedback) について述べる.PRF とは,与えられたクエリ (初期クエリ) で検索を行い,その検索結果から初期クエリに関連する語を抽出して,新たなクエリを作成するクエリ拡張手法である.本論文では,はじめに講演音声やその一部を検索対象とした検索 (パッセージ検索) において PRF の効果を調査し,長い音声ドキュメントの検索では,関連語抽出が難しく PRF が効果的でないことを示す.次に,この問題を解決するために,講演音声をあらかじめ 30 秒程度に機械的に区切っておき,それを対象として初期検索を行って関連語抽出を行う PRF 手法を提案する.提案手法が長い音声ドキュメント検索において従来法よりも適していることを明らかにした上で,拡張したクエリによる検索結果と初期クエリによる検索結果を組み合わせることの効果を示す.CSJ 音声ドキュメントコレクションの講演検索タスクや比較的長めのパッセージ検索タスクにおいて,平均的な検索精度 (11 点平均精度) の向上,および検索精度が向上するクエリ数の増加が確認できた.

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1573950402657287680
  • NII論文ID
    110009753303
  • NII書誌ID
    AN10442647
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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