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探索虛擬關聯回饋技術和鄰近資訊於語音文件檢索與辨識之改進
(2013) 陳憶文
虛擬文件檢索(Pseudo-Relevance Feedback)為目前最常見的查詢重建(Query Reformulation)典範。它假設預檢索(Initial-round of Retrieval)排名前端的文件都是相關的，所以可全用於查詢擴展(Query Expansion)。然而，預檢索所獲得的文件中，極可能同時包含重複性資訊(Redundant)和非關聯(Non-relevant)資訊，使得重新建立的查詢不能有良好檢索效能。有鑑於此，本論文探討運用不同資訊以在預檢索獲得的語音文件中挑選適當的關聯文件來建立查詢表示，讓語音文件檢索結果可以更準確。另一方面，關聯模型(Relevance Model )雖然可藉由詞袋(Bag-of-words)假設來簡化模型推導和估測，卻可能因此過度簡化問題，特別是用於語音辨識的語言模型。為了調適關聯模型，本論文有兩個貢獻。其一，本論文提出詞鄰近資訊使用於關聯模型以改善詞袋(Bag-of-words)假設於語音辨識的不適。其二，本論文也進一步探討主題鄰近資訊以強化鄰近關聯模型的架構。實驗結果證明本論文所提出之方法，不論在語音文件檢索還是語音辨識方面皆可有效改善現有方法的效能。