論文の概要: Topical Segmentation of Spoken Narratives: A Test Case on Holocaust Survivor Testimonies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13783v1
• Date: Tue, 25 Oct 2022 06:02:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 13:28:52.314336
• Title: Topical Segmentation of Spoken Narratives: A Test Case on Holocaust Survivor Testimonies
• Title（参考訳）: 話し言葉の話題セグメンテーション--ホロコースト生存者証言に関するテストケース
• Authors: Eitan Wagner, Renana Keydar, Amit Pinchevski, Omri Abend
• Abstract要約: ランニング(スポーク)ナラティブのセグメンテーションの課題に取り組みます。 テストケースとして,ホロコーストの生存者の証言を英語で記述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.80663780272046
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of topical segmentation is well studied, but previous work has mostly addressed it in the context of structured, well-defined segments, such as segmentation into paragraphs, chapters, or segmenting text that originated from multiple sources. We tackle the task of segmenting running (spoken) narratives, which poses hitherto unaddressed challenges. As a test case, we address Holocaust survivor testimonies, given in English. Other than the importance of studying these testimonies for Holocaust research, we argue that they provide an interesting test case for topical segmentation, due to their unstructured surface level, relative abundance (tens of thousands of such testimonies were collected), and the relatively confined domain that they cover. We hypothesize that boundary points between segments correspond to low mutual information between the sentences proceeding and following the boundary. Based on this hypothesis, we explore a range of algorithmic approaches to the task, building on previous work on segmentation that uses generative Bayesian modeling and state-of-the-art neural machinery. Compared to manually annotated references, we find that the developed approaches show considerable improvements over previous work.
• Abstract（参考訳）: トピックセグメンテーションのタスクはよく研究されているが、以前の研究では、パラグラフや章、複数のソースから派生したセグメンテーションテキストなど、構造化され、明確に定義されたセグメンテーションの文脈で取り組まれてきた。 我々は,未解決の課題を提起する,実行(spoken)物語のセグメンテーションタスクに取り組む。 テストケースとして,ホロコーストの生存者の証言を英語で記述する。 ホロコースト研究におけるこれらの証言の研究の重要さ以外では、その非構造的表面レベル、相対的存在量(数千の証言が収集された)、比較的限定された領域によって、トピックセグメンテーションの興味深いテストケースを提供していると論じている。 我々は,セグメント間の境界点が,文間の相互情報の低さと境界の追従に対応することを仮定する。 この仮説に基づいて,生成ベイズモデルと最先端ニューラルネットワークを用いたセグメンテーションに関する以前の研究に基づいて,タスクに対するアルゴリズム的アプローチを探究する。 手作業による注釈付き参照と比較すると,開発手法は従来よりも大幅に改善されている。

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