Nagyszótáras beszédfelismerés morfémaalapú rekurrens nyelvi modell használatával

A klasszikus beszédfelismerő rendszerek számára hatalmas kihívást jelentenek az agglutináló nyelvek, hiszen pontos eredmények eléréséhez hatalmas szótárakra van szükség a ragozás és a szóösszetétel miatt. A probléma főleg a nyelvi modell részét érinti a felismerőnek, tekintve, hogy túl nagy szótármé...

Teljes leírás

Elmentve itt :
Bibliográfiai részletek
Szerző: Grósz Tamás
Testületi szerző: Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (16.) (2020) (Szeged)
Dokumentumtípus: Könyv része
Megjelent: 2020
Sorozat:Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia 16
Kulcsszavak:Nyelvészet - számítógép alkalmazása, Beszédfelismerés, Morféma, Nyelvi modell - számítógépes
Online Access:http://acta.bibl.u-szeged.hu/67680
Leíró adatok
Tartalmi kivonat:A klasszikus beszédfelismerő rendszerek számára hatalmas kihívást jelentenek az agglutináló nyelvek, hiszen pontos eredmények eléréséhez hatalmas szótárakra van szükség a ragozás és a szóösszetétel miatt. A probléma főleg a nyelvi modell részét érinti a felismerőnek, tekintve, hogy túl nagy szótárméret esetén a tanulási fázis rendkívül nehéz, ez pedig szuboptimális modellhez vezethet. Ezen problémára megoldást jelenthet, ha szavak helyett azoknál kisebb egységet, morfémákat használunk a nyelvi modellezés során. A cikkben bemutatásra kerül egy morfémaalapú, rekurrens neuronhálós nyelvi modellt alkalmazó beszédfelismerő, amely használatával szignifikánsan jobb eredményeket tudtunk elérni egy magyar nyelvű beszédkorpuszon mint a hagyományos szószintű megközelítéssel.
Terjedelem/Fizikai jellemzők:73-82
ISBN:978-963-306-719-2