ドキュメント間の類似性を利用した検索精度向上方式
A re-ranking Method utilizing the similarity between Documents in Spoken Term Detection

感性情報学講座
指導教員：伊藤慶明

1

はじめに

近年，記憶媒体の大容量化や授業のビデオデー
タがインターネット上で公開されており，長時間の音声・動画データ等から特定の部分を検索する機能へのニーズが高まっている．このニーズに応えるために，音声中の検索語検出(Spoken TermDetection：STD)に関する研究が盛んに行われている．
STD システムでは，検索語が与えられ，それが音声認識システム内の辞書に登録されている
言葉ならば単語認識結果を用い，辞書に登録されていない単語(Out-Of-Vocabulary：OOV)ならばサブワード認識結 果を用いて連続動的計画法(Continuous Dynamic Programming：CDP)を行う検索が一般的である．検索語は新語や人名等，OOV であることが多い．このため STD ではサブワード認識を用いた OOV の検索が重要となっている．
サブワード認識を用いた場合でも，認識誤り等により，結果的に検索精度が低下してしまう．一方，CDP の結果から得られた高順位候補は正解区間である可能性が高く，その正解区間を含むドキュメントには正解が含まれる可能性が高い．そこで，高順位候補を含むドキュメント内の全候補区間の CDP 距離を有利になるよう調整することで他のドキュメント中の候補区間よりも順位を引き上げるリスコアリング方式が提案され検索精度向上が実現された[1]．
本論文では，高順位候補を含むドキュメントの他に，高順位候補を含むドキュメントと類似したドキュメントにも正解が含まれていると仮定し，類似したドキュメント内の全候補に対してもスコアの調整を行う新たなリスコアリング方法を提案する．さらにいくつかの高順位候補それぞれが含まれる各ドキュメントに共通の類似ドキュメントがあった場合，そのドキュメント中の候補をさらに候補の上位にすることで，精度向上を図る．
2
提案手法
2.1
講演の類似度を用いたリスコアリング
先行研究[1]の概要を説明する．音声ドキュメン
ト A，B，C があり，音声ドキュメント A の高順
位候補には検索語が含まれており，B と C には0312011001 阿久貴裕
小嶋和徳

石亀昌明

含まれていないとする．音声ドキュメント A 内の高順位候補の CDP 距離は小さくなり，ドキュ
メント A 内の他候補にも検索語が含まれている可能性が高いと考えられるため，高順位候補のCDP 距離を用いて下位の CDP 距離に対して以下の式(1)により調整(リスコアリング)を行う．

𝑛𝑒𝑤𝐷(𝛺𝑗, 𝑘) = 𝛼 × 𝐷(𝛺𝑗, 𝑘)1𝑇(1)+ (1 − 𝛼) ∑ 𝐷(𝛺𝑗 , 𝑡)
𝑇𝑡=1

α (0≦α ≦1)は重み係数である．リランキング後の距離 newD(𝛺𝑗, 𝑘)は，ドキュメント Ω 内のリス
コアリング前の𝑘位の CDP 距離𝐷(𝛺𝑗, 𝑘)(右辺第1 項)と 1~T 位までの CDP 距離の平均(右辺第 2項)を線形結合することで求める．
これにより検索語が含まれている候補区間が認識誤りにより下がった順位を引き上げ，検索精度の向上が図られた．
次に提案方式である「類似講演リスコアリング」を説明する．CDP 距離の調整対象となるドキュメントを高順位の候補が属するドキュメント Ωのみならず，そのドキュメントに類似したドキュ
メント Ω’ も調整対象に含めてリスコアリングを適用する．
提案方式では以下の式(2)を用いてリスコアリングを行う．

𝑛𝑒𝑤𝐷(𝛺′𝑗 , 𝑘) = 𝛼 × 𝐷(𝛺′𝑗 , 𝑘)(2)+ (1 − 𝛼)𝐷(𝛺𝑖, 𝑡)
newD(𝛺′𝑗, 𝑘)はドキュメント𝛺に類似しているドキュメント𝛺′の𝑗番目の発話の新しい CDP 距離を示す．類似元のドキュメント𝛺内で𝑡位の発話のCDP 距離(高順位候補のため CDP 距離が小さいと想定)と元々の距離の線形結合で求める．
次に類似ドキュメント𝛺′の特定方法を説明す
る．CDP 結果の高順位候補が含まれるドキュメン
ト Ω と他のドキュメントとの類似度からリスコアリング対象となる類似ドキュメント𝛺′を決定する．CDP 結果上位から N 件が含まれるドキュ
メント N’件(N’≦N)のみ利用する．N’件の各ドキ
ュメントに対して抽出する類似ドキュメント数

表 1

得点配分表
9080

75.4

7068.01

82.65
80.48 81.72
76.23
77.68
74.08
74.15
71.2

68.98
70.5
68.34 68.99
59.28

60

69.57
62.62

70.5 72.32
64.59
59.62
53.23

60.73
56.45

61.95

50
40
30
20
100
NTCIR9Dry runを L 件とする．2 つのパラメータ N, L は実験により決定する．
類似ドキュメントの評価指標には，tf-idf 値から求めたコサイン類似度を用いる．tf-idf 値の単語群は，大語彙連続音声認識システムで使用された辞書内の単語群を使用する．
2.2
リスコアリング対象として抽出された回数を考慮したリスコアリング
本節では 2 つ目の提案手法である「ポイントリスコアリング」を説明する．
2.1 で提案したリスコアリング方法では，リスコアリング対象となるドキュメントが重複して抽出される．何度も抽出されるドキュメントはCDP 結果の高順位候補それぞれが含まれる各ドキュメントと共通した類似性があり，検索語が含まれている可能性がより高いと考えた．またCDP 順位の高い候補が含まれるドキュメントと類似したドキュメントの方が優遇されるべきであり，類似ドキュメントに重要度のポイントを与えることとする．重要度ポイントは，CDP 結果の順位順に類似ドキュメントを抽出し，抽出された順に大きな得点を与え，その合計点を求める．
得点の配分は表 1 の配分表に示すように CDP順位が高いものほど抽出する類似ドキュメント数を多くした．表 1 をもとに得点を配分し，合計点が多い上位 P 件のドキュメントをリスコアリング対象とする．リスコアリング時の式には 2.1と同じ式(2)を用いる．
3
評価実験
国立情報学研究所が主催する情報検索のワークショップ(NTCIR Workshop)で使用された 5
つの評価用データを使用して評価を行った．詳細
表 2 実験条件

NTCIR9Formal run
Core

図 1

NTCIR9Formal run
All

NTCIR10
Dry runNTCIR10
Formal run

各手法適用結果

は表 2 の通りである．評価用データは評価指標には MAP(Mean Average Precision)を用いた．
3.1
実験結果
実験結果を図 1 に示す． 5 種の方法の検索精度(MAP)を 5 つ評価データ毎に示した．左端からリスコアリング適用前，類似講演リスコアリング
適用，ポイントリスコアリング適用，従来手法適用，全手法適用した場合を示す．
類似講演リスコアリングを適用した場合に平均 7.26 ポイント，ポイントリスコアリングを適用した場合は平均 4.05 ポイントの上昇が確認できた．
また，先行研究の方式を適用した後に類似講演リスコアリング，ポイントリスコアリングの順で適用した結果，平均 9.29 ポイント上昇し，先行研究と比べて平均 1.53 ポイントの上昇を確認でき，提案方法の有効性を実証できた．
4
まとめ
本論文では，CDP によって得られた結果の高順位候補が含まれるドキュメント内の他候補にも検索語が含まれるという先行研究の考えを発展させ，高順位候補を含むドキュメントに類似したドキュメント内にも検索語が含まれていると仮定し，リスコアリングの対象となりうるドキュメントを抽出し，そのドキュメント内の候補を優遇することで，さらなる精度の向上を目指した．
提案方式でリスコアリングを適用した結果約 5ポイント以上の精度向上を確認した．先行研究の方式と組み合わせることで，約 2 ポイントの精度向上を確認，その有効性を示した．
5
参考文献[1]. 紺野和磨, 音声中の検索語検出における高順位ドキュメント優先方式の提案,
岩手県立大学ソフトウェア情報学科研究科, 2013 年度 音響学会春季研究発表会,
4pp, 2013 年 9 月