Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/101806
Название: | A Question Detection Algorithm for Text Analysis |
Авторы: | Chung, T. D. Son, H. H. Khalyasmaa, A. |
Дата публикации: | 2020 |
Издатель: | Association for Computing Machinery |
Библиографическое описание: | Chung T. D. A Question Detection Algorithm for Text Analysis / T. D. Chung, H. H. Son, A. Khalyasmaa. — DOI 10.1145/3385209.3385230 // ACM International Conference Proceeding Series. — 2020. — P. 61-65. |
Аннотация: | In this paper, an effective question detection algorithm for Vietnamese text analysis is proposed. The proposed algorithm takes an audio file as input, converts its speech to text, and returns question detection result. This is extremely useful for a text analyzer to determine if a given sentence generated from an audio file is a question or not, particularly in chatbot or voicebot systems where very often there are needs for automatic replies to questions queried by users. The algorithm uses two tiers of question words and a customized question phrases to achieve 88.64 % accuracy on a sub-dataset of 176 questions prepared based on FPT Open Speech Dataset. © 2020 ACM. |
Ключевые слова: | ALGORITHM APPLICATION PROGRAMMING INTERFACE (API) CHATBOT DETECTION QUESTION SPEECH-TO-TEXT (STT) TEXT ANALYSIS VOICEBOT AUDIO SYSTEMS AUDIO FILES CHATBOT DETECTION ALGORITHM TEXT ANALYSIS TEXT ANALYZERS TWO TIERS VIETNAMESE SIGNAL DETECTION |
URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/101806 |
Условия доступа: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Идентификатор SCOPUS: | 85086138149 |
Идентификатор PURE: | 13164037 d21d75be-751b-4002-910e-8481f7c89f18 |
ISBN: | 9781450376594 |
DOI: | 10.1145/3385209.3385230 |
Сведения о поддержке: | The authors would thank FPT University and Ural Federal University for supporting this research. In addition, the authors would thank the students: Nguyen Khuong Quan, Tran Viet Thai, Le Sy Thanh Long in SE1402 class, FPT University for their partial support this research. |
Располагается в коллекциях: | Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
2-s2.0-85086138149.pdf | 632,31 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.