본 논문에서는 환경 잡음과 원거리 음성 입력 그리고 노인 발화 등의 열악한 음성 인식 환경에서의 음성 언어이해(spoken language understanding)를 위한 정보 추출 접근 방식에 대해 논하고 있다. ...
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2004
Korean
학술저널
20-24(5쪽)
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본 논문에서는 환경 잡음과 원거리 음성 입력 그리고 노인 발화 등의 열악한 음성 인식 환경에서의 음성 언어이해(spoken language understanding)를 위한 정보 추출 접근 방식에 대해 논하고 있다. ...
본 논문에서는 환경 잡음과 원거리 음성 입력 그리고 노인 발화 등의 열악한 음성 인식 환경에서의 음성 언어이해(spoken language understanding)를 위한 정보 추출 접근 방식에 대해 논하고 있다. 정보 추출의 목적은 미리 정의된 slot에 적절한 값을 찾는 것이다. 음성 언어 이해를 위한 정보 추출은 필수적인 요소만을 추출하는 것을 목적으로 하는 개념 집어내기(concept spotting) 접근 방식을 사용한다. 이러한 방식은 미리 정의된 개념 구조 slot에만 관심을 가지기 때문에, 음성 언어 이해에서 사용되는 정보 추출은 언어를 완전히 이해한다기보다는 부분적으로 이해하는 방식을 취하고 있다. 음성 입력 언어는 주로 열등한 인식 환경에서 이루어지기 때문에 많은 인식 오류를 가지고 이로 인해 텍스트 입력에 비해 이해하기 어렵다. 이러한 점을 고려하여, 특정 정보에 집중함으로써 음성 언어를 이해하고자 시도하였다. 도로 정보 안내 영역을 대상으로 한 실험에서 텍스트 입력(WER 0%)과 음성 입력(WER 39.0%)이 주어졌을 때, 개념 집어내기 방식의 F-measure 값은 각각 0.945, 0.823을 나타내었다.
목차 (Table of Contents)
기계학습과 규칙 기반 접근 방법을 결합한 의미 있는 표 구분과 헤드 영역 추출