Keyword search by symbolic indexing

Anahtar sözcük arama (ASA) sisteminin amacı yazılı olarak verilen sorguların arşivlenmiş haber bültenleri, ses ya da video biçimindeki ders kayıtları, müşteri hizmetlerinin kayıt altına alınmış telefon görüşmeleri gibi sesli veriler içindeki yerlerinin saptanmasıdır. Mevcut en iyi ASA sistemleri otomatik konuşma tanıma (OKT) sistemi örülerini dizinlemeye dayanır. Fakat, yazılandırılmış konuşma verisi az olan dillerde, OKT sisteminin başarımı dolayısıyla da ASA başarımı düşer. OKT tabanlı sistemlerde diğer bir problem de OKT dağarcığında bulunmayan dağarcık-dışı (DD) sözcüklerin aranmasıdır. Genellikle kullanılan bir yöntem anahtar sözcüğü bir karışıklık modeliyle (KM) genişletip benzer kelimeleri de orijinal haliyle birlikte aramaktır. Bu çalışmada, ASA dizini verinin OKT tanıma örüsü gösterimi yerine verinin simgesel gösteriminden oluşturulmuştur. Bu simgeler OKT sisteminin derin yapay sinir ağı çıktısından oluşturulan arama verisi posteriorgramının kodlanmasıyla elde edilmiştir. IARPA Babel Programı'nın az kaynaklı dil verileri üzerinde yapılan deneylerde, önerilen sistemin OKT örüsü tabanlı mevcut bir ASA sistemiyle birleştirildiğinde terim ağırlıklı değer (TAD) ile ölçülen ASA başarımını özellikle DD sorgular için artırdığı gösterilmiştir. DD sözcüklerin aranmasında KM için doğrudan DD sorgularda TAD'yi enbüyüklemeyi hedefleyen bir ayırıcı eğitim yöntemi tanıtılmıştır. Ayırıcı eğitimin, kaynağı az olan dillerde, hem mevcut OKT tanıma örüsü hem de simgesel dizinlemeye dayalı ASA sistemlerine etkisi incelenmiştir.