Název: Vyhledávání informací v řeči a využití slepé zpětné vazby
Další názvy: Spoken document retrieval and the use of blind relevance feedback
Autoři: Skorkovská, Lucie
Vedoucí práce/školitel: Psutka, Josef
Datum vydání: 2017
Nakladatel: Západočeská univerzita v Plzni
Typ dokumentu: disertační práce
URI: http://hdl.handle.net/11025/28550
Klíčová slova: vyhledávání informací v řeči;slepá zpětná vazba;vektorový model tf-idf;jazykové modelování pro vyhledávání informací
Klíčová slova v dalším jazyce: spoken document retrieval;blind relevance feedback;vector space model;query likelihood model
Abstrakt: Díky rychlému rozvoji počítačové techniky je stále více informací ukládáno ve formě multimediálních databází, ve velké míře dostupných prostřednictvím internetu. Prohlížení takovýchto rozsáhlých databází manuálně není možné, proto v současné době dochází k rychlému rozvoji vyhledávání informací v řeči jako určité nadstavby již běžně používaného vyhledávání informací v textu. Pro úspěšné vyhledávání v řeči je nutné propojení systému pro automatické rozpoznávání řeči a systému pro vyhledávání informací. V procesu vyhledávání informací často dochází k efektu označovanému jako slovníkový problém, tedy že dokumenty a dotazy nejsou psány stejnou formou, nepoužívají stejná slova a dochází tak ke zhoršení výsledků vyhledávání. Tento problém může být ještě umocněn v případě vyhledávání informací v řeči, kdy automatické rozpoznávání řeči může vnášet další rozdíly v použitém slovníku, případně i chyby. Metody rozšíření dotazu, zvláště pak použití zpětné vazby, se ukázaly jako jedny z nejpřirozenějších a nejúspěšnějších postupů, jak tento problém řešit pomocí vytvoření nového, úspěšnějšího dotazu. Tato práce prezentuje způsoby jak lze vyhledávat informace v řeči, používané metody a postupy, a dále se věnuje zapojení zpětné vazby, zejména pak slepé zpětné vazby, do procesu vyhledávání informací.
Abstrakt v dalším jazyce: With the rapid development of the computer technology the ever increasing amount of information is stored in the form of multimedia databases, widely available through the Internet. Browsing such a large database manually is not possible, therefore a rapid development in the area of spoken document retrieval as a certain extension of already commonly used text information retrieval occurs recently. To search successfully in speech the connection between the automatic speech recognition system and the information retrieval system is needed. In the process of information retrieval an effect often appears referred to as the vocabulary problem, namely that the documents and queries are not written in the same form, they do not use the same words, and this leads to a deterioration in the search results. This problem can be magnified in the case of speech information retrieval, in which automatic speech recognition can bring other differences in vocabulary usage, or even errors. Query expansion methods, especially the use of relevance feedback has proven to be one of the most natural and successful techniques how to solve this problem by creating a new, more useful query. This thesis presents the possibilities of retrieving information from the speech data, commonly used methods and procedures, and addresses the incorporation of the relevance feedback, especially the blind relevance feedback, into the information retrieval process.
Práva: Plný text práce je přístupný bez omezení.
Vyskytuje se v kolekcích:Disertační práce / Dissertations (KKY)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Dis_Lsk_online.pdfPlný text práce2,55 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
posudky-ODP-skorkovska.pdfPosudek oponenta práce2,01 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
protokol-ODP-skorkovska.pdfPrůběh obhajoby práce871,43 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/28550

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.