Kombinált központozási megoldások magyar nyelvre pehelysúlyú neurális hálózatokkal
Napjainkban a rekurrens neurális hálókon alapuló szekvenciamodellezés hatékony eszköznek bizonyult több, a természetesnyelv-feldolgozás (NLP) témaköréhez tartozó probléma megoldásában. Ide sorolhatjuk az írásjelek gépi úton történő visszaállítását, vagyis az automatikus központozást is, melynek sorá...
Elmentve itt :
| Szerzők: | |
|---|---|
| Testületi szerző: | |
| Dokumentumtípus: | Könyv része |
| Megjelent: |
2019
|
| Sorozat: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
15 |
| Kulcsszavak: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása |
| Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/59092 |
| Tartalmi kivonat: | Napjainkban a rekurrens neurális hálókon alapuló szekvenciamodellezés hatékony eszköznek bizonyult több, a természetesnyelv-feldolgozás (NLP) témaköréhez tartozó probléma megoldásában. Ide sorolhatjuk az írásjelek gépi úton történő visszaállítását, vagyis az automatikus központozást is, melynek során a szó- és/vagy akusztikai eseménysorozathoz írásjeleket rendelünk. Ezt a technikát pl. a beszédfelismerő központozatlan kimenetére alkalmazva a szöveg sokkal olvashatóbbá, érthetőbbé válik. Cikkünkben pehelysúlyú kombinált központozási megoldásokat mutatunk be, melyhez karakter- és szószintű beágyazás (embedding) vektorokat, valamint egy 39 dimenziós akusztikai jellemzővektort is felhasználunk. Kísérleteinket két magyar nyelvű, hírműsorokat, illetve felolvasást tartalmazó korpuszon végeztük el. Eredményeinkkel igazoljuk, hogy a kombinált módszerekkel hatékonyabb tud lenni az írásjelek visszaállítása, mintha csak egy-egy szöveges vagy akusztikus komponensre támaszkodnánk. |
|---|---|
| Terjedelem/Fizikai jellemzők: | 275-286 |
| ISBN: | 978-963-315-393-2 |