Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Speech-to-text summarization using automatic phrase extraction from recognized text

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F46747885%3A24220%2F16%3A00000468" target="_blank" >RIV/46747885:24220/16:00000468 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-45510-5_12" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-45510-5_12</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-45510-5_12" target="_blank" >10.1007/978-3-319-45510-5_12</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Speech-to-text summarization using automatic phrase extraction from recognized text

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper describes a summarization system that was developed in order to summarize news delivered orally. The system generates text summaries from input audio using three independent components: an automatic speech recognizer, a syntactic analyzer, and a summarizer. The absence of sentence boundaries in the recognized text complicates the summarization process. Therefore, we use a syntactic analyzer to identify continuous segments in the recognized text.We used 50 reference articles to perform our evaluation. The data are publicly available at http://nlp.ite.tul.cz/sumarizace. The results of the proposed system were compared with the results of sentence summarization in the reference articles. The evaluation was performed using co-occurrence of n-grams in the reference and generated summaries, and by readers mark-ups. The readers marked two aspects of the summaries: readability and information relevance. Experiments confirm that the generated summaries have the same information value as the reference summaries. However, readers state that phrase summaries are hard to read without the whole sentence context.

  • Název v anglickém jazyce

    Speech-to-text summarization using automatic phrase extraction from recognized text

  • Popis výsledku anglicky

    This paper describes a summarization system that was developed in order to summarize news delivered orally. The system generates text summaries from input audio using three independent components: an automatic speech recognizer, a syntactic analyzer, and a summarizer. The absence of sentence boundaries in the recognized text complicates the summarization process. Therefore, we use a syntactic analyzer to identify continuous segments in the recognized text.We used 50 reference articles to perform our evaluation. The data are publicly available at http://nlp.ite.tul.cz/sumarizace. The results of the proposed system were compared with the results of sentence summarization in the reference articles. The evaluation was performed using co-occurrence of n-grams in the reference and generated summaries, and by readers mark-ups. The readers marked two aspects of the summaries: readability and information relevance. Experiments confirm that the generated summaries have the same information value as the reference summaries. However, readers state that phrase summaries are hard to read without the whole sentence context.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/TA04010199" target="_blank" >TA04010199: MULTILINMEDIA - Multilinguální platforma pro monitoring a analýzu multimédií</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

  • ISBN

    978-3-319-45509-9

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    101-108

  • Název nakladatele

    Springer International Publishing

  • Místo vydání

    Switzerland

  • Místo konání akce

    Brno, Česká Republika

  • Datum konání akce

    1. 1. 2016

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000389707400012