A normalized-cut alignment model for mapping hierarchical semantic structures onto spoken documents

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Auteur	Rechercher : Zhu, Xiaodan¹
Affiliation	Conseil national de recherches du Canada. Institut de technologie de l'information du CNRC
Format	Texte, Article
Conférence	Fifteenth Conference on Computational Natural Language Learning, June 23-24, 2011, Portland, Oregon, USA
Résumé	We propose a normalized-cut model for the problem of aligning a known hierarchical browsing structure, e.g., electronic slides of lecture recordings, with the sequential transcripts of the corresponding spoken documents, with the aim to help index and access the latter. This model optimizes a normalizedcut graph-partitioning criterion and considers local tree constraints at the same time. The experimental results show the advantage of this model over Viterbi-like, sequential alignment, under typical speech recognition errors.
Date de publication	2011-07-01
Dans	Proceedings of the Fifteenth Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL '11) (1 juillet 2011) : 210–218.
Langue	anglais
Publications évaluées par des pairs	Non
Numéro NPARC	18548399
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Identificateur de l’enregistrement	5a994272-cabf-4844-b8d8-2ae51226a37e
Enregistrement créé	2011-09-08
Enregistrement modifié	2020-04-21