This HTML5 document contains 46 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n19http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n20http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n10http://localhost/temp/predkladatel/
n5http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n4http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n14https://schema.org/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n16http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F49777513%3A23520%2F07%3A00000322%21RIV08-MSM-23520___/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n21http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n12http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n6http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F49777513%3A23520%2F07%3A00000322%21RIV08-MSM-23520___
rdf:type
n18:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
Tento článek popisuje implementaci statistického sémantického parseru pro omezenou doménu s malým počtem trénovacích dat. Implementovali jsme hidden vector state model. Model byl implementován v GMTK (graphical modeling toolkit). Do tohoto model jsme implementovali panalizaci za vložení konceptu. Lineární interpolace byla použita pro vyhlazení estimovaných pravděpodobností. Implementaci penalizace za vložení konceptu jsme testovali na korpusu z oblasti zodpovídání dotazí o odjezdech vlaků. Zjistili jsme, že penalizace za vloži konceptu signifikantně zlepšuje tento model. Přesnost základního systému byla zvíšena z 33.7% na 55.4%. Tento článek popisuje implementaci statistického sémantického parseru pro omezenou doménu s malým počtem trénovacích dat. Implementovali jsme hidden vector state model. Model byl implementován v GMTK (graphical modeling toolkit). Do tohoto model jsme implementovali panalizaci za vložení konceptu. Lineární interpolace byla použita pro vyhlazení estimovaných pravděpodobností. Implementaci penalizace za vložení konceptu jsme testovali na korpusu z oblasti zodpovídání dotazí o odjezdech vlaků. Zjistili jsme, že penalizace za vloži konceptu signifikantně zlepšuje tento model. Přesnost základního systému byla zvíšena z 33.7% na 55.4%. This paper describes an implementation of a statistical semantic parser for a closed domain with limited amount of training data. We implemented the hidden vector state model, which we present as a structure discrimination of a flat-concept model. The model was implemented in the graphical modeling toolkit. We introduced into the hidden vector state model a concept insertion penalty as a part of pattern recognition approach. In our model, the linear interpolation was used for both to deal with unseen words (unobserved input events) in training data and to smooth probabilities of the model. We evaluated the implementation of the concept insertion penalty in our model on a closed domain human-human train timetable dialogue corpus. We found that the concept insertion penalty was indispensable in our implementation of the hidden vector state model on the human-human train timetable dialogue corpus. Accuracy of the baseline system was increased from 33.7% to 55.4%.
dcterms:title
Potlačení zaujatosti lexikálního modelu v Hidden Vector State Parser Prior of the Lexical model in the Hidden Vector State Parser Potlačení zaujatosti lexikálního modelu v Hidden Vector State Parser
skos:prefLabel
Potlačení zaujatosti lexikálního modelu v Hidden Vector State Parser Potlačení zaujatosti lexikálního modelu v Hidden Vector State Parser Prior of the Lexical model in the Hidden Vector State Parser
skos:notation
RIV/49777513:23520/07:00000322!RIV08-MSM-23520___
n3:strany
94-99
n3:aktivita
n17:P
n3:aktivity
P(1M0567)
n3:dodaniDat
n6:2008
n3:domaciTvurceVysledku
n4:7363958 n4:5077508 n4:1880527
n3:druhVysledku
n12:D
n3:duvernostUdaju
n21:S
n3:entitaPredkladatele
n16:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
442944
n3:idVysledku
RIV/49777513:23520/07:00000322
n3:jazykVysledku
n11:cze
n3:klicovaSlova
spontaneous speech, dialogue systems
n3:klicoveSlovo
n9:spontaneous%20speech n9:dialogue%20systems
n3:kontrolniKodProRIV
[9971A0E2899B]
n3:mistoKonaniAkce
St. Petersburg
n3:mistoVydani
St. Petersburg
n3:nazevZdroje
Proceedings of the 11th international conference %22Speech and computer%22 SPECOM'2006
n3:obor
n8:JD
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
3
n3:pocetTvurcuVysledku
3
n3:projekt
n5:1M0567
n3:rokUplatneniVysledku
n6:2007
n3:tvurceVysledku
Šmídl, Luboš Zahradil, Jiří Jurčíček, Filip
n3:typAkce
n19:WRD
n3:zahajeniAkce
2006-01-01+01:00
s:numberOfPages
6
n20:hasPublisher
Anatolya Publishers
n14:isbn
5-7452-0074-X
n10:organizacniJednotka
23520