Přejít k obsahu


Benefit of Proper Language Processing for Czech Speech Retrieval in the CL-SR Task at CLEF 2006

Citace: [] IRCING, P., MÜLLER, L. Benefit of Proper Language Processing for Czech Speech Retrieval in the CL-SR Task at CLEF 2006. In Lecture Notes in Computer Science. Berlin: Springer, 2007. s. 759-765. ISBN: 978-3-540-74998-1
Druh: STAŤ VE SBORNÍKU
Jazyk publikace: eng
Anglický název: Benefit of Proper Language Processing for Czech Speech Retrieval in the CL-SR Task at CLEF 2006
Rok vydání: 2007
Místo konání: Berlin
Název zdroje: Springer
Autoři: Pavel Ircing , Luděk Müller
Abstrakt CZ: Článek popisuje systém vytvořený týmem Západočeské univerzity pro účely participace v kampani CLEF 2006 CL-SR track. Rozhodli jsme se soustředit pouze na prohledávání české testovací kolekce a prozkoumání přínosu vhodného jazykového předzpracování pro úspěšnost vyhledávání. Pro účely lingvistického předzpracování dat jsme použili morfologický analyzátor a tagger. Pro vlastní vyhledávání jsme využili klasický tf.idf přístup se slepou zpětnou vazbou tak, jak je implementován v systému Lemur. Výsledky naznačují, že vhodné lingvistické předzpracování je pro úspěšné vyhledávání v mluvené češtině vskutku klíčové.
Abstrakt EN: The paper describes the system built by the team from the University of West Bohemia for participation in the CLEF 2006 CL-SR track. We have decided to concentrate only on the monolingual searching in the Czech test collection and investigate the effect of proper language processing on the retrieval performance. We have employed the Czech morphological analyser and tagger for that purposes. For the actual search system, we have used the classical tf.idf approach with blind relevance feedback as implemented in the Lemur toolkit. The results indicate that a suitable linguistic preprocessing is indeed crucial for the Czech IR performance.
Klíčová slova

Zpět

Patička