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Automatic Speech Recognition Texts Clustering

机译:自动语音识别文本群集

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摘要

This paper deals with the clustering task for Russian texts obtained using automatic speech recognition (ASR). The input for processing are recognition result for phone call recordings and manual text transcripts for these calls. We present a comparative analysis of clustering results for recognition texts and manual text transcripts, make an evaluation of how recognition quality affects clustering and explore approaches to increasing clustering quality by using stop words and Latent Semantic Indexing (LSI).
机译:本文涉及使用自动语音识别(ASR)获得的俄语文本的聚类任务。用于处理的输入是用于这些呼叫的电话呼叫记录和手动文本成绩单的识别结果。我们对识别文本和手动文本成绩单的聚类结果进行了比较分析,评估了识别质量如何影响聚类,并通过使用停止单词和潜在语义索引(LSI)来探索增加聚类质量的方法。

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