I detta dokument föreslås ett statistiskt förhållningssätt till automatisk talsammanfattning. I vår metod, en uppsättning ord som maximerar en summering poäng som visar lämpligheten av summering extraheras från automatiskt transkriberat tal och sedan concatenated att skapa en sammanfattning. Extraktionsprocessen utförs med hjälp av en dynamisk programmeringsteknik (DP) baserad på ett målkompressionsförhållande. I den här artikeln visar vi hur en engelsk nyhetssändning som transkriberas av en taligenkänning automatiskt sammanfattas. Vi anpassade vår metod, som ursprungligen föreslogs för japanska, till engelska genom att ändra modellen för att uppskatta sannolikheten för ordkonkatering baserat på en beroendestruktur i det ursprungliga tal som gavs av en stokastisk beroende kontext fri grammatik (SDCFG). Vi föreslår också en metod för att sammanfatta flera uttalanden med hjälp av en DP-teknik på två nivåer. De automatiskt sammanfattade meningarna utvärderas genom summering noggrannhet baserad på en jämförelse med en manuell sammanfattning av tal som har korrekt transkriberats av mänskliga ämnen. Våra experimentella resultat visar att den metod vi föreslår effektivt kan extrahera relativt viktig information och ta bort överflödig och irrelevant information från engelska nyhetssändningar.
I REF föreslås en statistisk modell för automatisk talsammanfattning utan användning av parallella data eller syntaktisk information.
A Statistical Approach to Automatic Speech Summarization
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}