Přejít k obsahu


Spontaneous speech understanding in train timetable inquiry processing based on n-gram language models and finite state transducers

Citace: [] JELÍNEK, L., ŠMÍDL, L. Spontaneous speech understanding in train timetable inquiry processing based on n-gram language models and finite state transducers. In The 8th world multi-conference on systemics, cybernetics and informatics. Volume VI. Orlando: International Institute of Informatics and Systemics, 2004. s. 444-449. ISBN: 980-6560-13-2
Druh: STAŤ VE SBORNÍKU
Jazyk publikace: eng
Anglický název: Spontaneous speech understanding in train timetable inquiry processing based on n-gram language models and finite state transducers
Rok vydání: 2004
Místo konání: Orlando
Název zdroje: International Institute of Informatics and Systemics
Autoři: Libor Jelínek , Luboš Šmídl
Abstrakt CZ: 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.
Abstrakt EN: 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.
Klíčová slova

Zpět

Patička