Topic Segmentation : A First Stage to Dialog-Based Information Extraction
Topic Segmentation : A First Stage to Dialog-Based Information Extraction
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主题分割：基于对话的信息提取的第一阶段
DOI：
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发表时间：
2001
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Yoshua Bengio
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Narjès Boufaden;G. Lapalme;Yoshua Bengio
我们研究手动转录语音的主题分割问题，以便于从对话中提取信息。我们的方法基于隐马尔可夫模型建模的多源知识的组合。我们在处理搜索和救援任务的对话中尝试使用不同的语言级提示组合。结果显示了多源知识的有效性。
We study the problem of topic segmentation of manually transcribed speech in order to facilitate information extraction from dialogs. Our approach is based on a combination of multi-source knowledge modeled by hidden Markov models. We experiment with different combinations of linguistic-level cues on dialogs dealing with search and rescue missions. Results show the effectiveness of multi-source knowledge.