First Experiments with Relevant Documents Selection for Blind Relevance Feedback in Spoken Document Retrieval

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F14%3A43922934" target="_blank" >RIV/49777513:23520/14:43922934 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-11581-8_29.pdf" target="_blank" >http://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-11581-8_29.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-11581-8_29" target="_blank" >10.1007/978-3-319-11581-8_29</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

First Experiments with Relevant Documents Selection for Blind Relevance Feedback in Spoken Document Retrieval

Popis výsledku v původním jazyce

This paper presents our first experiments aimed at the automatic selection of the relevant documents for the blind relevance feedback method in speech information retrieval. Usually the relevant documents are selected only by simply determining the firstN documents to be relevant. We consider this approach to be insufficient and we would try in this paper to outline the possibilities of the dynamical selection of the relevant documents for each query depending on the content of the retrieved documentsinstead of just blindly defining the number of the relevant documents to be used for the blind relevance feedback in advance. We have performed initial experiments with the application of the score normalization techniques used in the speaker identification task, which was successfully used in the multi-label classification task for finding the "correct" topics of a newspaper article in the output of a generative classifier. The experiments have shown promising results, therefore they wi

Název v anglickém jazyce

First Experiments with Relevant Documents Selection for Blind Relevance Feedback in Spoken Document Retrieval

Popis výsledku anglicky

This paper presents our first experiments aimed at the automatic selection of the relevant documents for the blind relevance feedback method in speech information retrieval. Usually the relevant documents are selected only by simply determining the firstN documents to be relevant. We consider this approach to be insufficient and we would try in this paper to outline the possibilities of the dynamical selection of the relevant documents for each query depending on the content of the retrieved documentsinstead of just blindly defining the number of the relevant documents to be used for the blind relevance feedback in advance. We have performed initial experiments with the application of the score normalization techniques used in the speaker identification task, which was successfully used in the multi-label classification task for finding the "correct" topics of a newspaper article in the output of a generative classifier. The experiments have shown promising results, therefore they wi

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/LM2010013" target="_blank" >LM2010013: LINDAT-CLARIN: Institut pro analýzu, zpracování a distribuci lingvistických dat</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Speech and Computer, 16th International Conference, SPECOM 2014, Novi Sad, Serbia, October 5-9, 2014, Proceedings

ISBN

978-3-319-11580-1

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

235-242

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Heidelberg

Místo konání akce

Novi Sad, Serbia

Datum konání akce

5. 10. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—