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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/31536
Title: | 使用動態關鍵詞詞典和信心量度之
語音文件檢索技術 Improved Spoken Document Retrieval Using A Dynamic Key Term Lexicon and Confidence Measures |
Authors: | Ya-chan Hsieh 謝雅超 |
Advisor: | 李琳山 |
Keyword: | 語音,檢索, speech spoken,document retrieval, |
Publication Year : | 2006 |
Degree: | 碩士 |
Abstract: | 由於絕大多數的多媒體資訊都附帶語音訊息,語音文件檢索乃是人們
面對資訊爆炸的時代所必須的技術。藉由語音查詢這樣友善的操作加 上有效率的檢索方式,能協助人們在大量的多媒體資料庫中尋找想要 的資訊。 然而,比起文字文件的檢索,語音文件的檢索有著其他的問題需要解 決。本論文主要就是針對語音文件檢索技術所遭遇的語意模糊和辨識 錯誤二方面進行研究。我們提出使用動態關鍵詞詞典的想法來擷取甚 至預測使用者查詢可能出現的關鍵詞彙,以掌握使用者真正想得到的 資訊,並在動態關鍵詞詞典所建構的空間上計算額外的檢索分數,以 找到最相關的文件。在關鍵詞的抽取上,我們提出使用詞頻反文件 頻,類專有名詞特徵,基於機率式潛藏語意分析模型之主題亂度三種 不同的抽取方法,而在我們實作的過程中,我們發現類專有名詞抽取 法和主題亂度抽取法二者有著互補的概念,可以藉由二者的合併建構 出更為完整的動態關鍵詞詞典。為了要能增加使用者查詢中關鍵詞的 確認率,本論文也提出了不同於一般的語音辨識流程,藉由調整可能 出現之關鍵詞分數,來達成擷取關鍵詞的目地。經過實驗後我們發 現,雖然此一流程有可能使得整體的詞錯誤率上升,卻可以在檢索效 能上有更好的表現,不失為一個可行的做法。在我們確認了使用者語 音查詢中是否有關鍵詞之後,系統將依照關鍵詞的有無進行不同的檢 索模式。若有確認出關鍵詞,則將在原本的檢索分數外,加上基於動 態關鍵詞的檢索分數,若在使用者查詢中無法確認出關鍵詞,則僅使 用傳統的方法進行檢索。藉由觀察實驗數據,我們可以得知在加入了 關鍵詞的檢索分數之後,語音文件檢索系統的效能的確可以獲得明顯 的提升。 辨識的錯誤乃是語音文件查詢上所需要解決的另一個議題,有鑑於 此,我們結合了語音辨識上常見的信心量度技術以降低因辨識錯誤對 檢索效能造成的影響。在信心量度的技術中,詞事後機率法的效能相 當傑出,但需要有詞圖作為輸入方能求出;一旦我們所使用的語音辨 識系統不計算詞圖之時,可以選擇替代的最佳N 路徑計數法作為信 心量度。除了上述的二種方法之外,我們也可以利用多種特徵參數來 訓練信心量度模型,此方法的成效將隨訓練語料的差異而有所不同。 在本論文中我們將信心量度的觀念加入到標準向量空間模型和機率 式潛藏語意分析模型的檢索之中,希望能有效的衡量使用者查詢的辨 識結果正確與否。經由簡單的初步實驗觀察其效能後,我們發現在標 準向量空間模型的檢索上加入信心量度,其檢索效能可以獲得一定程 度的進步。此外,我們更進一步將信心量度的觀念和動態關鍵詞詞典 加以整合,實驗後也同樣獲得進步,說明了二種不同的技術乃是可以 結合的。 |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/31536 |
Fulltext Rights: | 有償授權 |
Appears in Collections: | 資訊網路與多媒體研究所 |
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