論文の概要: RADIA -- Radio Advertisement Detection with Intelligent Analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03538v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 08:34:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 15:45:24.519241
• Title: RADIA -- Radio Advertisement Detection with Intelligent Analytics
• Title（参考訳）: radia --intelligent analyticsによる無線広告検出
• Authors: Jorge \'Alvarez, Juan Carlos Armenteros, Camilo Torr\'on, Miguel Ortega-Mart\'in, Alfonso Ardoiz, \'Oscar Garc\'ia, Ignacio Arranz, \'I\~nigo Galdeano, Ignacio Garrido, Adri\'an Alonso, Fernando Bay\'on, Oleg Vorontsov
• Abstract要約: 本研究では,高度な音声認識とテキスト分類アルゴリズムを取り入れた新しい無線広告検出手法について検討した。 RadIAのアプローチは、放送コンテンツの事前の知識を不要にすることで、従来の手法を超越している。 実験結果から, テキストデータのセグメンテーションとタグ付けを行った結果, F1マクロスコアが87.76, 理論最大値が89.33となることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.426591359304
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Radio advertising remains an integral part of modern marketing strategies, with its appeal and potential for targeted reach undeniably effective. However, the dynamic nature of radio airtime and the rising trend of multiple radio spots necessitates an efficient system for monitoring advertisement broadcasts. This study investigates a novel automated radio advertisement detection technique incorporating advanced speech recognition and text classification algorithms. RadIA's approach surpasses traditional methods by eliminating the need for prior knowledge of the broadcast content. This contribution allows for detecting impromptu and newly introduced advertisements, providing a comprehensive solution for advertisement detection in radio broadcasting. Experimental results show that the resulting model, trained on carefully segmented and tagged text data, achieves an F1-macro score of 87.76 against a theoretical maximum of 89.33. This paper provides insights into the choice of hyperparameters and their impact on the model's performance. This study demonstrates its potential to ensure compliance with advertising broadcast contracts and offer competitive surveillance. This groundbreaking research could fundamentally change how radio advertising is monitored and open new doors for marketing optimization.
• Abstract（参考訳）: ラジオ広告は現代のマーケティング戦略の不可欠な部分であり、その魅力とターゲットのリーチの可能性は間違いなく効果的だ。 しかし,無線放送のダイナミックな性質と複数の無線スポットの上昇傾向は,広告放送をモニタする効率的なシステムを必要としている。 本研究では,高度な音声認識とテキスト分類アルゴリズムを取り入れた新しい無線広告検出手法を提案する。 RadIAのアプローチは、放送コンテンツの事前の知識を不要にすることで、従来の手法を超える。 この貢献により、即興広告や新しく導入された広告を検出することができ、ラジオ放送における広告検出の包括的なソリューションを提供する。 実験結果から, テキストデータのセグメンテーションとタグ付けを行った結果, F1マクロスコアが87.76, 理論最大値が89.33となることがわかった。 本稿ではハイパーパラメータの選択とそのモデルの性能への影響について考察する。 本研究は、広告放送契約の遵守と、競争力のある監視を提供する可能性を示す。 この画期的な研究は、ラジオ広告の監視方法とマーケティング最適化のための新しいドアを根本的に変える可能性がある。

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