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doi:10.22028/D291-25327
Titel: | Topic spotting using subword units |
VerfasserIn: | Warnke, V. Harbeck, Stefan Niemann, Heinrich Nöth, Elmar |
Sprache: | Englisch |
Erscheinungsjahr: | 1997 |
Kontrollierte Schlagwörter: | Künstliche Intelligenz |
Freie Schlagwörter: | artificial intelligence |
DDC-Sachgruppe: | 004 Informatik |
Dokumenttyp: | Forschungsbericht (Report zu Forschungsprojekten) |
Abstract: | In this paper we present a new approach for topic spotting based on subword units and feature vectors instead of words. In our first approach, we only use vector quantized feature vectors and polygram language models for topic representation. In the second approach, we use phonemes instead of the vector quantized feature vectors and model the topics again using polygram language models. We trained and tested the two methods on two different corpora. The first is a part of a media corpus which contains data from TV shows for three different topics. The second is the VERBMOBIL-corpus where we used 18 dialog acts as topics. Each corpus was splitted into disjunctive test and training sets. We achieved recognition rates up to 82% for the three topics of the media corpus and up to 64% using 18 dialog acts of the VERBMOBIL-corpus as topics. |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291-scidok-54736 hdl:20.500.11880/25383 http://dx.doi.org/10.22028/D291-25327 |
Schriftenreihe: | Vm-Report / Verbmobil, Verbundvorhaben, [Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz] |
Band: | 205 |
Datum des Eintrags: | 27-Aug-2013 |
Fakultät: | SE - Sonstige Einrichtungen |
Fachrichtung: | SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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