Rhetorical-State SVM在抽取式语音摘要中的应用

• 作者: 张剑 袁华强
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 修辞结构信息 RSSVM 语音摘要
• 年，卷（期）: 2013,（21）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 6299-6301,6305
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.92
• 字数: 2634字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种新的非生成式的概率模型框架-Rhetorical-State支持向量机(RSSVM),用于抽取有层次结构的演讲语音摘要.在演讲语音摘要抽取中,隐藏在演讲中的修辞结构是最没有被充分利用到的信息之一.将RSSVM与修辞状态隐马尔可夫模型(RSHMM)结合一起,用来自动解码演讲中的修辞结构信息与摘要信息.从实验结果中发现,RSSVM-RSHMM抽取摘要的性能达到了72％ ROUGE-L F-measure,与不使用修辞信息的基线系统相比,其性能提高了9.8％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁华强	东莞理工学院工程技术研究院	62	478	11.0	20.0
2	张剑	东莞理工学院工程技术研究院	9	7	1.0	2.0