Spoken document representations for probabilistic retrieval

Résumé : Cet article présente quelques développements dans l'expansion de requête et la représentation des documents de notre système de recherche documentaire et montre comment les diverses techniques de recherche augmentent la performance pour différents ensembles de transcriptions dérivés d'une source de parole commune. Des modifications de la représentation des documents sont effectuées, qui combinent plusieurs techniques pour l'expansion de requête, fondées sur des connaissances d'une part et sur des statistiques d'autre part. Utilisées conjointement, ces techniques peuvent améliorer la Précision Moyenne de plus de 19%, relativement a un système semblable à celui que nous avons présenté a TREC-7. Ces nouvelles expérimentations ont également confirmé que la dégradation de la Précision Moyenne due a un Taux d'Erreur de Mot (WER) de 25% est vraiment faible (3,7% relatif) et peut être réduite a une quantité négligeable (0,2% relatif). L'amélioration globale du système de recherche documentaire peut aussi être observé pour sept ensembles différents de transcriptions provenant de différents systèmes de reconnaissance ayant un WER variant de 24,8% a 61,5%. Nous espérons reproduire ces expérimentations, lorsque de plus grandes collections de documents parlés seront disponibles, afin d'évaluer le comportement de ces techniques sur de plus gros volumes de données.
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Contributeur : Pierre Jourlin <>
Soumis le : jeudi 13 juin 2019 - 11:29:47
Dernière modification le : vendredi 14 juin 2019 - 01:56:01

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Pierre Jourlin, Sue Johnson, Karen Spärck Jones, Philip C. Woodland. Spoken document representations for probabilistic retrieval. Speech Communication, Elsevier : North-Holland, 2000. ⟨hal-02152860⟩

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