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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-06-05 10:25 音声認識された議事録間の関係抽出における特徴語の選定法と文書間の類似度計算法 ○伊藤本気・西田誠幸（拓殖大）  TL2015-9 NLC2015-9 |
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| 抄録 | （和） | Collective Entity Resolution の適用によって音声認識により自動生成された議事録テキスト間の類似度を算出する手法が提案されている．この手法は，議事録テキストに誤認識が含まれることを前提としたものである．先行研究の評価実験では，期待通りの類似度算出結果が得られず，提案手法の中の一部の処理について改善の必要があ ることが分かった．本稿では，先行研究の手法を基盤として，手法の中のクラスタリングに適した語句を選択するより良い方法と，より正確に類似度を算出する方法を提案する． |
| （英） | There was a study of a technique to extract relationship of minutes generated by speech recognition system using collective entity resolution. This technique assumes that its input data, meeting minutes, include error words caused by mis-recognition of the system. The empirical evaluation in this earlier study found that the technique did not work fine. This paper describes improvement of the technique by refining two steps in the technique, keyword extraction and similarity calculation. | |
| キーワード | （和） | 音声認識 / 議事録 / テキストマイニング / エンティティレゾリューション / / / / |
| （英） | Speech recognition / meeting minutes / text mining / entity resolution / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 70, NLC2015-9, pp. 49-54, 2015年6月. | |
| 資料番号 | NLC2015-9 | |
| 発行日 | 2015-05-28 (TL, NLC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | TL2015-9 NLC2015-9 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC TL |
| 開催期間 | 2015-06-04 - 2015-06-05 |
| 開催地（和） | 徳島大学 |
| 開催地（英） | The University of Tokushima |
| テーマ（和） | 言語処理・言語分析の社会応用，および一般 |
| テーマ（英） | Application of natural language proessing and linguistic analysis, and general topic of NLP |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2015-06-NLC-TL |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 音声認識された議事録間の関係抽出における特徴語の選定法と文書間の類似度計算法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Methods for Selecting Keywords and Calculating Similarities of Documents for Extracting Relationship of Meeting Minutes Generated by Speech Recognition. |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音声認識 / Speech recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 議事録 / meeting minutes |
| キーワード(3)（和/英） | テキストマイニング / text mining |
| キーワード(4)（和/英） | エンティティレゾリューション / entity resolution |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 本気 / Motoki Ito / イトウ モトキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 拓殖大学 (略称： 拓殖大) Takushoku University (略称： Takushoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西田 誠幸 / Seikoh Nishita / ニシタ セイコウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 拓殖大学 (略称： 拓殖大) Takushoku University (略称： Takushoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-06-05 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | TL2015-9, NLC2015-9 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.69(TL), no.70(NLC) |
| ページ範囲 | pp.49-54 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-05-28 (TL, NLC) |
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