Vi anser att uppgiften att oövervakad föreläsning segmentering. Vi formaliserar segmentering som en graf-partitionering uppgift som optimerar det normaliserade snittkriteriet. Vårt tillvägagångssätt går längre än lokala jämförelser och tar hänsyn till beroenden av sammanhållning under lång tid. Våra resultat visar att global analys förbättrar segmenteringsnoggrannheten och är robust i närvaro av taligenkänningsfel.
Den specifika modell vi använder för att utnyttja REF beaktar inte bara lokala utan även långsiktiga sammanhållningsberoenden, baserade på ett diagrampartitioneringsramverk, vilket förbättrar segmenteringsnoggrannheten och är robust till taligenkänningsfel.
Minimum Cut Model For Spoken Lecture Segmentation
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}