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Structured Named Entity Retrieval in Audio Broadcast News

机译:音频广播新闻中的标记实体检索

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摘要

This paper focuses on the role of structures in named entity retrieval inside audio transcription. We consider the transcription documents strucures that guide the parsing process, and from which we deduce an optimal hierarchical structure of the space of concepts. Therefore, a concept (named entity) is represented by a node or any sub-path in this hierarchy. We show the interest of such structure in the recognition of the named entities using the Conditional Random Fields (CRFs). The comparison of our approach to the Hiden Markov Model (HMM) method shows an important improvement of recognition using Combining CRFs. We also show the impact of time axis in the prediction process.
机译:本文侧重于结构在音频转录内的命名实体检索中的作用。我们考虑指导解析过程的转录文件,以及我们推导出概念空间的最佳层次结构。因此,概念(命名实体)由该层次结构中的节点或任何子路径表示。我们展示了使用条件随机字段(CRF)识别命名实体的这种结构的兴趣。我们对Hiden Markov模型(HMM)方法的方法的比较显示了使用组合CRF的识别的重要改进。我们还显示了时间轴在预测过程中的影响。

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