About: Language Model Adaptation Using Different Class-Based Models     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • Článek popisuje dvě rozdílné metody pro přidávání neviděných slov do LVCSR systému. Obě metody používají principy třídových jazykových modelů - první metoda využívá znalosti závislé na úloze, druhá metoda je plně automatická a na úloze nezávislá. Rozsáhlé experimenty navržených jazykových modelů na ASR systému pracujícím v reálném čase ukazují, že obě techniky poskytují zlepšení přesnosti rozpoznávání. Navíc příspěvky obou dvou metod lze kombinovat, což vede k celkovému absolutnímu zlepšení až 2 %. (cs)
  • The paper presents two different methods for adding previously unseen words into the LVCSR system. Both methods employ the principles of class-based language modeling – the first one exploits task-specific knowledge, the second one is fully automatic and task independent. Extensive test of the proposed language models in the real-time ASR system showed that both techniques provide a consistent improvement in terms of recognition accuracy. Moreover, the contributions from both methods appear to be additive, yielding a total improvement of up to 2 % absolute.
  • The paper presents two different methods for adding previously unseen words into the LVCSR system. Both methods employ the principles of class-based language modeling – the first one exploits task-specific knowledge, the second one is fully automatic and task independent. Extensive test of the proposed language models in the real-time ASR system showed that both techniques provide a consistent improvement in terms of recognition accuracy. Moreover, the contributions from both methods appear to be additive, yielding a total improvement of up to 2 % absolute. (en)
Title
  • Language Model Adaptation Using Different Class-Based Models
  • Language Model Adaptation Using Different Class-Based Models (en)
  • Adaptace jazykových modelů s využitím různých třídových modelů (cs)
skos:prefLabel
  • Language Model Adaptation Using Different Class-Based Models
  • Language Model Adaptation Using Different Class-Based Models (en)
  • Adaptace jazykových modelů s využitím různých třídových modelů (cs)
skos:notation
  • RIV/49777513:23520/07:00000266!RIV08-MSM-23520___
http://linked.open.../vavai/riv/strany
  • 449-454
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • P(LC536)
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 430520
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/49777513:23520/07:00000266
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • ASR; LVCSR; HMM; real-time; class-based language model; morphological tag (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [2D5875EAF188]
http://linked.open...v/mistoKonaniAkce
  • Moscow, Russia
http://linked.open...i/riv/mistoVydani
  • Moscow
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • SPECOM 2007 Proceedings
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...vavai/riv/projekt
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Ircing, Pavel
  • Pražák, Aleš
  • Müller, Luděk
http://linked.open...vavai/riv/typAkce
http://linked.open.../riv/zahajeniAkce
number of pages
http://purl.org/ne...btex#hasPublisher
  • Moskow State Linguistic University
https://schema.org/isbn
  • 5-7452-0110-X
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 23520
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 77 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software