Abstract:
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[EN] Our intention is generating the right mixture of audio, speech and language
technologies with big data ones. Some audio, speech and language automatic technologies are
available or gaining enough degree of maturity ...[+]
[EN] Our intention is generating the right mixture of audio, speech and language
technologies with big data ones. Some audio, speech and language automatic technologies are
available or gaining enough degree of maturity as to be able to help to this objective: automatic
speech transcription, query by spoken example, spoken information retrieval, natural language
processing, unstructured multimedia contents transcription and description, multimedia files
summarization, spoken emotion detection and sentiment analysis, speech and text understanding,
etc. They seem to be worthwhile to be joined and put at work on automatically captured data
streams coming from several sources of information like YouTube, Facebook, Twitter, online
newspapers, web search engines, etc. to automatically generate reports that include both scientific
based scores and subjective but relevant summarized statements on the tendency analysis and the
perceived satisfaction of a product, a company or another entity by the general population.
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[ES] Nuestra intención es generar la mezcla ideal de tecnologías del audio, el habla y el
lenguaje con las de big data. Algunas tecnologías automáticas del procesado de audio, habla y
lenguaje están adquiriendo suficiente ...[+]
[ES] Nuestra intención es generar la mezcla ideal de tecnologías del audio, el habla y el
lenguaje con las de big data. Algunas tecnologías automáticas del procesado de audio, habla y
lenguaje están adquiriendo suficiente grado de madurez para ser capaces de ayudar a este objetivo:
transcripción automática del habla, métodos de búsqueda por habla, recuperación de documentos
hablados, procesado del lenguaje natural, transcripción y descripción de contenidos multimedia
no estructurados, resumen de ficheros multimedia, detección de emoción en el habla y análisis de
sentimientos, comprensión de texto y habla, etc. Parece que merece la pena unirlos y ponerlos a
trabajar sobre secuencias de datos obtenidos automáticamente procedentes de diversas fuentes de
información como YouTube, Facebook, Twitter, periódicos digitales, buscadores de internet, etc.
para generar informes que incluyan tanto puntuaciones basadas en análisis cuantitativo como
expresiones resumidas subjetivas pero significativas sobre el análisis de tendencias y la
satisfacción percibida sobre un producto, una empresa u otra entidad.
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Thanks:
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This Project is founded by the “Ministerio de Economía y Competitividad” TIN2014-54288-C4 and there are four reseach groups involved:
ELiRF (Universitat Politècnica de València), ViVoLab (Universidad de Zaragoza), SPIN ...[+]
This Project is founded by the “Ministerio de Economía y Competitividad” TIN2014-54288-C4 and there are four reseach groups involved:
ELiRF (Universitat Politècnica de València), ViVoLab (Universidad de Zaragoza), SPIN (Universidad del Pais Vasco), GTH (Universidad Politécnica de Madrid).
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