Adaptace jazykových modelů pro automatickou segmentaci mítinků do dialogových aktů

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F07%3A00000066" target="_blank" >RIV/49777513:23520/07:00000066 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/49777513:23520/07:00000067 RIV/49777513:23520/07:00500993

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Speaker Adaptation of Language Models for Automatic Dialog Act Segmentation of Meetings

Popis výsledku v původním jazyce

Dialog act (DA) segmentation in meeting speech is important for meeting understanding. In this paper, we explore speaker adaptation of hidden event language models (LMs) for DA segmentation using the ICSI Meeting Corpus. Speaker adaptation is performed using a linear combination of the generic speakerindependent LM and an LM trained on only the data from individual speakers. We test the method on 20 frequent speakers, on both reference word transcripts and the output of automatic speech recognition. Results indicate improvements for 17 speakers on reference transcripts, and for 15 speakers on automatic transcripts. Overall, the speaker-adapted LM yields statistically significant improvement over the baseline LM for both test conditions.

Název v anglickém jazyce

Speaker Adaptation of Language Models for Automatic Dialog Act Segmentation of Meetings

Popis výsledku anglicky

Dialog act (DA) segmentation in meeting speech is important for meeting understanding. In this paper, we explore speaker adaptation of hidden event language models (LMs) for DA segmentation using the ICSI Meeting Corpus. Speaker adaptation is performed using a linear combination of the generic speakerindependent LM and an LM trained on only the data from individual speakers. We test the method on 20 frequent speakers, on both reference word transcripts and the output of automatic speech recognition. Results indicate improvements for 17 speakers on reference transcripts, and for 15 speakers on automatic transcripts. Overall, the speaker-adapted LM yields statistically significant improvement over the baseline LM for both test conditions.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2007

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Interspeech

ISSN

1990-9772

e-ISSN

—

Svazek periodika

2007

Číslo periodika v rámci svazku

—

Stát vydavatele periodika

DE - Spolková republika Německo

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

1621

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—