MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2169526216 · doi:10.1109/slt.2010.5700850

An efficient approach for two-stage open vocabulary spoken term detection

2010· article· en· W2169526216 sur OpenAlexafffund
Atta Norouzian, Richard C. Rose

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesVysoké Učení Technické v BrněMcGill University
Mots-clésSearch engine indexingComputer scienceVocabularyTerm (time)Word (group theory)Speech recognitionDomain (mathematical analysis)Natural language processingArtificial intelligenceTask (project management)Index (typography)Database indexInformation retrievalWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates indexing strategies for open vocabulary spoken term detection (STD) in a lecture speech domain. STD is performed from word lattices generated offline using an automatic speech recognition (ASR) system configured from a meetings task domain. Indexing of lattice paths is performed to avoid exhaustive search of audio segments which can be impractical for extremely large media repositories. The method is based on constructing a word-based index from these lattices and using an approximate subword-based algorithm for accessing index entries from subword expansions of query terms. Results are presented for an experimental study demonstrating both STD performance and the potential for scaling the indexing strategy to very large collections of audio segments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetNatural Language Processing TechniquesTravaux en français237 207