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首页> 外文会议>Association for Computational Linguistics Annual Meeting; 20070623-30; Prague(CZ) >Combining Multiple Knowledge Sources for Dialogue Segmentation in Multimedia Archives
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Combining Multiple Knowledge Sources for Dialogue Segmentation in Multimedia Archives

机译：组合多个知识源以进行多媒体档案中的对话细分

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Automatic segmentation is important for making multimedia archives comprehensible, and for developing downstream information retrieval and extraction modules. In this study, we explore approaches that can segment multiparty conversational speech by integrating various knowledge sources (e.g., words, audio and video recordings, speaker intention and context). In particular, we evaluate the performance of a Maximum Entropy approach, and examine the effectiveness of multimodal features on the task of dialogue segmentation. We also provide a quantitative account of the effect of using ASR transcription as opposed to human transcripts.
机译：自动分段对于理解多媒体档案以及开发下游信息检索和提取模块非常重要。在这项研究中，我们探索了通过整合各种知识源（例如单词，音频和视频记录，说话者的意图和语境）来细分多方对话语音的方法。特别是，我们评估了最大熵方法的性能，并研究了多模式特征在对话分割任务上的有效性。我们还提供了有关使用ASR转录而不是人类转录本的效果的定量说明。

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