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Towards Voice-Input Symbolic Pattern Retrieval using Parameter-Based Search

机译:使用基于参数的搜索进行语音输入符号模式检索

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摘要

This paper proposes a symbolic pattern retrieval method using emotional feature vectors. Queries and symbolic patterns are represented by emotional vectors composed of eight numerical parameters. Since the proposed method uses numerical vectors close to raw data instead of recognized text, the information loss by data conversion is small. This point is advantageous compared with conventional text-based search such as recent spoken document retrieval approach. Five similarity measures were compared on a test collection. The cos similarity and the Euclidean distance showed the best performance among five similarity measures. OOV analysis clarified several problems for achieving voice-input symbolic pattern retrieval.
机译:本文提出了一种基于情感特征向量的符号模式检索方法。查询和符号模式由包含八个数值参数的情感向量表示。由于所提出的方法使用接近原始数据的数值向量而不是识别的文本,因此数据转换造成的信息损失很小。与常规的基于文本的搜索(例如最近的语音文档检索方法)相比,这一点是有利的。在测试集合上比较了五个相似性度量。 cos相似度和欧几里得距离在5个相似度度量中显示出最佳性能。 OOV分析阐明了实现语音输入符号模式检索的几个问题。

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