Att identifiera en talares roll (anchor, reporter eller gästtalare) är viktigt för att hitta den strukturella informationen i nyhetsanförandet. Vi presenterar ett HMM-baserat tillvägagångssätt och en maximal entropimodell för högtalarrollmärkning med hjälp av mandarin som sänder nyhetstal. Algoritmerna uppnår en klassificeringsnoggrannhet på ca 80% (jämfört med basvärdet på ca 50%) med hjälp av de mänskliga transkriptionerna och manuellt märkta högtalarsvängar. Vi fann att maximal entropi modell presterar något bättre än HMM, och att kombinationen av dem överträffar någon modell ensam. Effekterna av informationen om kontextuell roll undersöks också i denna studie.
Ref kombinerade en generativ HMM-metod med den villkorliga maximala entropimetoden för att upptäcka högtalarroller i Mandarin BN, med en klassificeringsnoggrannhet på 81,97 % mot basvärdet på cirka 50 %.
Initial Study On Automatic Identification Of Speaker Role In Broadcast News Speech
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics - Short Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}