Jürgen Dick - Lehrstuhl Algorithmen & Datenstrukturen, Institut für ...
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5.3. EMPHASIS-DETECTION-BASIERTE SEGMENTIERUNG 101<br />
¨ § <br />
(%) Level 1 Level 2 Level 3 Level 4 Level 5<br />
Thresh. Recall (%)<br />
1 1 25 0 0 0 8<br />
2 50 11 10 11 8<br />
5 50 33 40 44 38<br />
8 50 44 30 33 31<br />
2 1 50 22 30 22 15<br />
2 50 22 40 33 23<br />
5 50 33 50 67 54<br />
8 50 33 50 67 54<br />
Ergebnisse als Recall/Precision-Diagramme<br />
Die Diagramme in Abbildung 5.3.1 zeigen sogenannte Recall/Precision-Diagramme <strong>für</strong> die Resultate<br />
des EDBS-Verfahrens. Es ist deutlich zu sehen, daß eine Erhöhung des Pitch-Schwellwerts<br />
zwar in der Regel zu höheren Recall-Werten führt (Ausnahme: Vortrag 4, <br />
<br />
), allerdings<br />
¨<br />
steigt der Precision-Wert nicht in gleichem Maße und bleibt auf niedrigem Niveau.<br />
Precision<br />
0.5<br />
0.4<br />
0.3<br />
0.2<br />
0.1<br />
’Vortrag 1’<br />
’Vortrag 2’<br />
’Vortrag 3’<br />
’Vortrag 4’<br />
0<br />
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7<br />
Recall<br />
(a) Recall/Precision-Diagramm <strong>für</strong> ¢¡¤£ ¡<br />
Precision<br />
0.5<br />
0.4<br />
0.3<br />
0.2<br />
0.1<br />
0<br />
’Vortrag 1’<br />
’Vortrag 2’<br />
’Vortrag 3’<br />
’Vortrag 4’<br />
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7<br />
Recall<br />
(b) Recall/Precision-Diagramm <strong>für</strong> ¥¡¦£ <br />
Abbildung 5.3: Recall/Presision-Diagramme <strong>für</strong> die Ergebnisse aus Kapitel 5.3.1<br />
5.3.2 Interpretation der Ergebnisse<br />
Die Ergebnisse zeigen, daß bei der Fragestellung, wieviele Topic Beginnings gefunden werden<br />
und mit welcher Genauigkeit dies geschieht, ein maximaler Recall ¦<br />
¢§¤<br />
von erreicht wird. Allerdings<br />
erhält man nur eine von¦<br />
¤<br />
Precision . Somit entspricht nur jedes fünfte vom Verfahren<br />
vorhergesagte Topic Beginning einem tatsächlichem Topic Beginning. Bestenfalls wurde eine