Transcripts Informativeness Study: An Approach Based on Automatic Summarization
Étude de l'informativité des transcriptions : une approche basée sur le résumé automatique
Résumé
In this paper we propose a new approach to evaluate the informativeness of transcriptions coming from Automatic Speech Recognition systems. This approach, based in the notion of informativeness, is focused on the framework of Automatic Text Summarization performed over these transcriptions. At a first glance we estimate the informative content of the various automatic transcriptions, then we explore the capacity of Automatic Text Summarization to overcome the informative loss. To do this we use an automatic summary evaluation protocol without reference (based on the informative content), which computes the divergence between probability distributions of different textual representations: manual and automatic transcriptions and their summaries. After a set of evaluations this analysis allowed us to judge both the quality of the transcriptions in terms of informativeness and to assess the ability of automatic text summarization to compensate the problems raised during the transcription phase.
Dans cet article nous proposons une nouvelle approche d'évaluation de l'informativité des transcriptions issues de différents systèmes de Reconnaissance Automatiques de la Parole. Cette approche, fondée sur la notion d'informativité, s'inscrit particulièrement dans le cadre du Résumé Automatique de texte effectué sur ces transcriptions. Nous estimons, dans un premier temps, le contenu informatif des différentes transcriptions. Par la suite, nous explorons la capacité du Résumé automatique de texte pour surmonter la perte informative. Pour ce faire, nous utilisons un protocole d'évaluation automatique de résumés sans références basé sur le contenu informatif. Le but est de calculer les divergences entre les distributions de probabilité des différentes représentations textuelles obtenues: des transcriptions manuelles et automatiques et leurs résumés. À l'issue d'une série d'évaluations, cette analyse nous a permis de juger à la fois la qualité des transcriptions en terme d'informativité et d'évaluer la capacité du résumé automatique de texte à compenser les problèmes soulevés lors de la phase de transcription.
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