A conventional environment adaptation for robust speech recognition is usually conducted using transform-based techniques. Here, we present a discriminative adaptation strategy based on a multi-condition-trained model, and propose a new method to provide universal application to a new environment using the environment's specific conditions. Experimental results show that a speech recognition system adapted using the proposed method works successfully for other conditions as well as for those of the new environment.
This paper proposes the system to manage profiles effectively that are necessary for content adaptation services. The proposed profiles for providing content adaptation services are used in the various services. However, currently, there are lack of the interoperability in profiles due to the different configuration, which is affected by different services. The service providers also spend a lot of operating costs by operating profiles respectively. To solve theses problems, the system which can integrate and manage the various kinds of the profiles is necessary. Based on profile services architecture and the previous profile research to the necessary functions for the proposed integrated management system of profile are derived. The proposed integrated management system of profile supports also the functions such as receiving, processing, saying, managing, providing and supports profiles that are made of RDF form and comply with the CC/PP specification. The metadata constitution technique and dynamic technique for effective content adaptation also are applied. As a result of performance evaluation the proposed techniques improve the performance 4% compared with the previous techniques.
People access web contain via PC and many other devices. In other words, not only they access information by a PC connected internet, but also they get information through a mobile phone, a PDA even D-TV. In this article, to resolve the problem, we suppose new web caching mechanism called 'SOP(Shared Object Page)'based on applying of meta data of web page information and storing adapted objects.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.2
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pp.39-47
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2011
Adapting content services to the needs of the users requires content adaptation for context and sensibility. Adapting to context may necessitate distinguishing between video delivery to a PC versus a smart phone, while adapting to sensibility may necessitate between video delivery outside, in a quiet environment, or at home, or offering different movie choices on a sunny summer day, a cold winter day or a holiday season. One key area to address in providing adaptive content services is the design of the delivery system architecture of the adaptive content server. This paper describes several alternatives for this architecture, and outlines some additional concerns that must be considered when the chosen architecture is implemented.
Mobile content adaptation is a technology of effectively representing the contents originally built for the desktop PC on wireless mobile devices. Previous approaches for Web content adaptation are mostly device-dependent. Also, the content transformation to suit to a smaller device is done manually. Furthermore, the same contents are provided to different users regardless of their individual preferences. As a result, the user has difficulty in selecting relevant information from a heavy volume of contents since the context information related to the content is not provided. To resolve these problems, this paper proposes an enhanced method of Web content adaptation for mobile devices. In our system, the process of Web content adaptation consists of 4 stages including block filtering, block title extraction, block content summarization, and personalization through learning. Learning is initiated when the user selects the full content menu from the content summary page. As a result of learning, personalization is realized by showing the information for the relevant block at the top of the content list. A series of experiments are performed to evaluate the content adaptation for a number of Web sites including online newspapers. The results of evaluation are satisfactory, both in block filtering accuracy and in user satisfaction by personalization.
Lim, Soojong;Lee, Changki;Ryu, Pum-Mo;Kim, Hyunki;Park, Sang Kyu;Ra, Dongyul
ETRI Journal
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v.36
no.3
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pp.429-438
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2014
Semantic role labeling (SRL) is a task in natural-language processing with the aim of detecting predicates in the text, choosing their correct senses, identifying their associated arguments, and predicting the semantic roles of the arguments. Developing a high-performance SRL system for a domain requires manually annotated training data of large size in the same domain. However, such SRL training data of sufficient size is available only for a few domains. Constructing SRL training data for a new domain is very expensive. Therefore, domain adaptation in SRL can be regarded as an important problem. In this paper, we show that domain adaptation for SRL systems can achieve state-of-the-art performance when based on structural learning and exploiting a prior model approach. We provide experimental results with three different target domains showing that our method is effective even if training data of small size is available for the target domains. According to experimentations, our proposed method outperforms those of other research works by about 2% to 5% in F-score.
eLearning can be defined as an approach to teaching and teaming that utilises Internet technologies to communicate and collaborate in an educational context. This includes technology that supplements traditional classroom training with web-based components and learning environments where the educational process is experienced online. The use of hypertext as an educational tool has a very rich history. The advent of the internet and one of its major application, the world wide web (WWW), has given a tremendous boost to the theory and practice of hypermedia systems for educational purposes. However, the web suffers from an inability to satisfy the heterogeneous needs of a large number of users. For example, web-based courses present the same static teaming material to students with widely differing knowledge of the subject. Adaptive hypermedia techniques can be used to improve the adaptability of eLearning. In this paper we report an approach to the design a unified implementation framework suitable for web-based eLearning that accommodates the three main dimensions of hypermedia adaptation: content, navigation, and presentation. The framework externalises the adaptation strategies using XML notation. The separation of the adaptation strategies from the source code of the eLearning software enables a system using the framework to quickly implement a variety of adaptation strategies. This work is a part of our more general ongoing work on the design of a framework for adaptive content delivery. parts of the framework discussed in this paper have been imulemented in a commercial eLearning engine.
As becoming the age of ubiquitous, there are many discussion and publication for standards to express platform profile. These various platform profiles have some problems. The solve these problems, we propose and develop a new posting mechanism which improve the performance of contents adaptation engine by simplifying platform profile and processing various type of platform profiles; we introduce the way to integrate different profiles to solve nut to recognize the profile which is used by different adaptation system and simplify platform profile by grouping the similar attributes of platform profiles. Proposed system can processing different profiles and also the system overhead to processing a profile and creating a dynamic profile has reduced. As a result overall performance of content adaptation system has increased.
Thang, Truong Cong;Le, Hung T.;Nguyen, Duc V.;Pham, Anh T.
Journal of Multimedia Information System
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v.2
no.1
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pp.153-162
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2015
In today's pervasive computing environments, multimedia content should be adapted to meet various conditions of network connections, terminals, and user characteristics. Scalable Video Coding (SVC) is a key solution for video communication over heterogeneous networks, where user terminals have different capabilities. This paper presents a standard-compliant approach that adapts an SVC bitstream to support multiple users. The adaptation problem is formulated as an optimization problem, focusing on the tradeoff between qualities of different spatial layers of an SVC video. Then the adaptation process is represented by standard metadata of MPEG-21, which can be solved by universal processing to enable interoperable and automatic operation. Our approach provides the users with optimal quality, a wide flexibility, and seamless adaptation. To the best of our knowledge, this is the first study that shows the adaptation tradeoff between spatial layers of a conforming SVC bitstream.
It becomes enabled to provide variety of multimedia contents through mobile service with the development of high-speed 3rd generation mobile communication and handsets. MMS (Multimedia Messaging Service) can be displayed in the presentation format which is unified the various multimedia contents such as text, audio, image, video, etc. It is applicable as a new type of ubiquitous learning. In this study we propose to design a mobile learning system by providing profiles which meets the standard of CC/PP and by generating multimedia messages based on SMIL language through the adaptation steps according to the learning environment, the content type, and the device property of learners.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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