Türkçe haber yayını verileri için bürünsel bilginin çıkarılması ve cümle bölütlemede kullanılması
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2014-04-23
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
IEEE
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/closedAccess
Özet
Bu çalışmada, Türkçe haber yayını verilerine ilişkin
bürünsel özelliklerin açık kaynak kodlu yazılımlar ile çıkarılması ve bürünsel özellik gruplarının Otomatik Konuşma Tanıma (Automatic Speech Recognition) Sistemi çıkışından elde edilen metin üzerinde cümle bölütlemedeki başarımlarının karşılaştırılması gerçekleştirilmiştir.Özellikle cümle bölütleme işlevi için oldukça yüksek başarım oranına sahip bir bürünsel özellik seti elde edilmiştir.
In this study, extracting the prosodic information for Turkish Broadcast News Data using the open source tools and comparing the sentence segmentation performances of these grouped prosodic information on the raw data obtained as an output from the Automatic Speech Recognition System are established. Especially for the sentence segmentation task, a very promising prosodic feature set is obtained.
In this study, extracting the prosodic information for Turkish Broadcast News Data using the open source tools and comparing the sentence segmentation performances of these grouped prosodic information on the raw data obtained as an output from the Automatic Speech Recognition System are established. Especially for the sentence segmentation task, a very promising prosodic feature set is obtained.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Bürün, Bürünsel bilgi, Cümle bölütleme, Otomatik konuşma tanıma, Automatic speech, Automatic speech recognition system, Automatic speech segmentation, Broadcast news, Conferences, Disfluency, Entropy, Feature extraction, Hidden Markov models, Natural language processing, NIST, Open source tools, Open systems, Public domain software, Prosodic feature set, Prosodic information extraction, Prosodic features, Prosodic feature set, Prosody, Public domain software, Sentence boundary, Sentence segmentation, Sentence segmentation task, Signal processing, Speech, Speech recognition, Training data, Turkish broadcast news data, Turkishs
Kaynak
WoS Q Değeri
N/A
Scopus Q Değeri
N/A
Cilt
Sayı
Künye
Dalva, D., Revidi, İ. D., Güz, Ü. & Gürkan, H. (2014). Extracting the prosodic information for turkish broadcast news data and using on the sentence segmentation task. Paper presented at the 2014 22ND Signal Processing And Communications Applications Conference (SIU), 1810-1813. doi:10.1109/SIU.2014.6830603
