About: Spontaneous speech understanding in train timetable inquiry processing based on n-gram language models and finite state transducers     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 využití n-gramových jazykových modelů a konečných stavových automatů k porozumnění mluvených spontánních dotazů v automatickém dopravním informačním systému. Jsou zde popisovány metody použití konečných automatů pro sémantické členění a extrakci významu textu rozpoznané mluvené řeči. Hlavním cílem popisovaných metod je korektní identifikace informačně podstatných sémantických členů a jejich interpretace v rámcové struktuře možných dotazů. Je zde řešen klíčový problém porozumění - hledání vhodného přiřazení slov a významových konceptů reprezentujících objekty reálného světa. Článek představuje hieraechický sémantický $n$-gramový jazykový model pro členění prvního iniciativního dotazu uživatele ve spontánním dialogu dotazování na vlakové informace. Je zde popsán návrh, implementace a vyhodnocení funkčnosti modelu v experimentálním systému porozumění řeči. (cs)
  • The presented paper concerns the spoken language understanding in an information retrieval dialogue system. There are described methods of use the finite state transducers for conceptual semantic parsing and meaning extraction from speaker's utterances. In this case, the main aim of understanding is an identification of important semantic constituents and their interpretation within supposed frame structure. The key problem is to create an appropriate mapping between sequence of recognized words and concept based meaning that represents real-world entities. We propose a hierarchical semantic $n$-gram language model for parsing of a first initiative spontaneous speech train timetable inquiry. The design, implementation and evaluation of the model in experimental understanding system are described below.
  • The presented paper concerns the spoken language understanding in an information retrieval dialogue system. There are described methods of use the finite state transducers for conceptual semantic parsing and meaning extraction from speaker's utterances. In this case, the main aim of understanding is an identification of important semantic constituents and their interpretation within supposed frame structure. The key problem is to create an appropriate mapping between sequence of recognized words and concept based meaning that represents real-world entities. We propose a hierarchical semantic $n$-gram language model for parsing of a first initiative spontaneous speech train timetable inquiry. The design, implementation and evaluation of the model in experimental understanding system are described below. (en)
Title
  • Spontaneous speech understanding in train timetable inquiry processing based on n-gram language models and finite state transducers
  • Spontaneous speech understanding in train timetable inquiry processing based on n-gram language models and finite state transducers (en)
  • Porozumění spontánních dotazů v automatickém informačním systému železniční dopravy, které je založeno na n-gramových sémantických jazykových modelech a konečných stavových automatech (cs)
skos:prefLabel
  • Spontaneous speech understanding in train timetable inquiry processing based on n-gram language models and finite state transducers
  • Spontaneous speech understanding in train timetable inquiry processing based on n-gram language models and finite state transducers (en)
  • Porozumění spontánních dotazů v automatickém informačním systému železniční dopravy, které je založeno na n-gramových sémantických jazykových modelech a konečných stavových automatech (cs)
skos:notation
  • RIV/49777513:23520/04:00000158!RIV09-MSM-23520___
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • Z(MSM 235200004)
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
  • 587545
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/49777513:23520/04:00000158
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • Finite state transducer; Information retrieving; Language model; N-gram; Semantics; Speech understanding; Spontaneous speech (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [D9D10E25A37A]
http://linked.open...v/mistoKonaniAkce
  • Orlando
http://linked.open...i/riv/mistoVydani
  • Orlando
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • The 8th world multi-conference on systemics, cybernetics and informatics. Volume VI
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Šmídl, Luboš
  • Jelínek, Libor
http://linked.open...vavai/riv/typAkce
http://linked.open...ain/vavai/riv/wos
  • 000227681100086
http://linked.open.../riv/zahajeniAkce
http://linked.open...n/vavai/riv/zamer
number of pages
http://purl.org/ne...btex#hasPublisher
  • International Institute of Informatics and Systemics
https://schema.org/isbn
  • 980-6560-13-2
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, 58 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software