Detta dokument föreslår att utföra latent semantisk analys (LSA) på tecken/syllbara n-gram sekvenser av automatisk taligenkänning (ASR) transkript, nämligen underordet LSA, som en förlängning av vårt tidigare arbete med underord TextTiling för automatisk story segmentering av kinesiska sändningsnyheter. LSA representerar "mening" av en lexisk term av en funktion vektor som förmedlar termens relationer med andra termer. Vi tillämpar underordet LSA vektorer för mätning av inter-sentence lexical score i TextTiling-baserad story segmentering. Underord n-gram är robusta för taligenkänningsfel, särskilt utom-vokabulära (OOV) ord, i lexikal matchning på kinesiska ASR-utskrifter. Detta arbete kombinerar konceptet matchande meriter LSA och robustheten i underord. Experimentella resultat på TDT2 Mandarin corpus visar att subword-LSA-baserade TextTiling effektivt kan förbättra sagosegmenteringsprestandan. Karaktär-bigram-LSA-baserad TextTiling uppnår det bästa F1-måttet på 0,6598 med en relativ förbättring på 17,4 % jämfört med det konventionella ordbaserade TextTiling och 6,5 % jämfört med våra tidigare stavelse-bigram-baserade TextTiling.
Yang m.fl. Ref föreslog ett underord latent semantisk analys (LSA) baserad TextTiling metod som kombinerade konceptet matchningsförtjänster för LSA och robustheten i underord.
Subword Latent Semantic Analysis for Texttiling-Based Automatic Story Segmentation of Chinese Broadcast News
{'venue': '2008 6th International Symposium on Chinese Spoken Language Processing', 'journal': '2008 6th International Symposium on Chinese Spoken Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}