Un nuevo modelo para la estimación de bi-gramas en reconocimiento del habla

Autores
Estienne, Claudio Francisco
Año de publicación
2010
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Se presenta un nuevo método para el suavizado de N-gramas utilizando regularización en un modelo de máxima entropía. Dicha regularización se efectúa introduciendo un término en la función objetivo al estilo de las máquinas de soporte vectorial. Relacionado con dicho término se incluye una variable que actúa como descuento de probabilidades en el estimador, similar al usado en otros métodos de suavizado de modelos de lenguaje, pero considerando dicho descuento como otra variable a optimizar. El modelo fue evaluado en una tarea de reconocimiento de habla usando modelos de lenguaje de bi-gramas. Los resultados se testaron usando la base de datos Latino-40 midiendo perplejidad y porcentaje de palabras reconocidas. Los resultados fueron significativamente superiores a un modelo que es estado del arte.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
modelos de lenguaje
máxima entropía
regularización
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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