条件付きランダムフィールドに基づく会話型映画検索システム

Netflixのようなオンラインストリーミング企業は、メディア配信セクターで支配的になっています。しかし、このようなメディア配信サービスは、自然言語クエリに対して非常に基本的な検索しかサポートしていないことがよくあります。より自然な検索インターフェースを提供するために、我々は会話型映画検索システムを開発しました。このシステムは、発話されたクエリの認識仮説を条件付きランダムフィールド（CRF）を用いて意味クラスに解析し、特定された意味に基づいてインデックス化されたデータベースを検索します。クエリ拡張には、ユーザー生成コンテンツ（例：映画レビュー）に対するトピックモデルリングが使用されます。ジャンル、プロット、キャラクター、サウンドトラック検索など、13の検索スキーマがサポートされています。大規模な注釈付きデータを自動的に収集するためにクラウドソーシングプラットフォームが利用され、インクリメンタルCRFトレーニングに役立てられました。キーワード：条件付きランダムフィールド、音声対話システム1。