Модель НЕР

Модель NER — один из многих методов определения точности прямых субтитров в телевизионных передачах и событиях, создаваемых с использованием распознавания речи . Три буквы обозначают номер , ошибку издания и ошибку распознавания . Это альтернатива модели WER ( Word Rate Error , ) используемой в ряде стран.

Модель содержит формулу для определения качества живых субтитров: значение NER, равное 100, указывает на то, что контент был субтитрирован совершенно правильно. Общий балл рассчитывается следующим образом: во-первых, из общего количества слов в живых субтитрах вычитается количество ошибок редактирования и распознавания. Затем это число делится на общее количество слов в живых субтитрах и, наконец, умножается на сто.

NERvalue={\frac {N-E-R}{N}}*100

.

Аббревиатуры означают следующее:

N (число) = общее количество слов в живых субтитрах.
E (ошибка издания) = ошибка издания.
R (ошибка распознавания) = ошибка распознавания

Этот процесс измерения уже используется для вещания общественного телевидения в ряде европейских стран, таких как Италия и Швейцария . Другие страны и органы власти, такие как британский Ofcom, уже проявили интерес.

Модель WER, напротив, статична, поскольку она просто измеряет текстуальное несоответствие между тем, что было написано и произнесено.

См. также

Частота ошибок в словах

Ссылки

Пабло Ромеро-Фреско: Субтитры посредством распознавания речи: Говорение. Манчестер: Сент-Джером, 2011 г., ISBN 9781905763283

Внешние ссылки

[1] , презентация модели NER в Международном союзе электросвязи – Женева, 25 ноября 2011 г.
[2] , British Ofcom – Качество живых субтитров, май 2013 г.
[3] , NER – Концепция, типы и приложения.