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    探究語句模型技術應用於摘錄式語音文件摘要
    (2013) 張皓欽; Hao-Chin Chang
    摘錄式語音摘要是根據事先定義的摘要比例,從語音文件中選取一些重要的語句來產生簡潔的摘要以代表原始文件的主旨或主題,在近幾年已成為一項非常熱門的研究議題。其中,使用語言模型(Language Modeling)架構結合庫爾貝克-萊伯勒差異量(Kullback-Leibler Divergence)來進行重要語句選取的方法,在一些文字與語音文件摘要任務上已展現不錯的效能。本論文延伸此一方法而三個主要貢獻。首先,基於所謂關聯性(Relevance)的概念,我們探索新穎的語句模型技術。透過不同層次(例如詞或音節)索引單位的使用所建立的語句模型能與文件模型進行比對,來估算候選摘要語句與語音文件的關係。再者,我們不僅使用了語音文件中所含有語彙資訊(Lexical Information),也使用了語音文件中所含隱含的主題資訊(Topical Information)來建立各種語句模型。最後,為了改善關聯模型(Relevance Modeling)需要初次檢索的問題,本論文提出了詞關聯模型(Word Relevance Modeling)。語音摘要實驗是在中文廣播新聞上進行;相較於其它非監督式摘要方法,本論文所提出摘要方法似乎能有一定的效能提升。

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