Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "Dynamic compilation of weighted context-free grammars"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Dynamic compilation of weighted context-free grammars"
Hải Giang
86
7
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Weighted context-free grammars are a convenient formalism for representing grammatical constructions and their likelihoods in a variety of language-processing applications. In particular, speech understanding applications require appropriate grammars both to constrain speech recognition and to help extract the meaning of utterances. In many of those applications, the actual languages described are regular, but context-free representations are much more concise and easier to create. | Dynamic compilation of weighted context-free grammars Mehryar Mohri and Fernando c. N. Pereira AT T Labs - Research 180 Park Avenue Florham Park NJ 07932 USA mohri pereira @research.att.com Abstract Weighted context-free grammars are a convenient formalism for representing grammatical constructions and their likelihoods in a variety of language-processing applications. In particular speech understanding applications require appropriate grammars both to constrain speech recognition and to help extract the meaning of utterances. In many of those applications the actual languages described are regular but context-free representations are much more concise and easier to create. We describe an efficient algorithm for compiling into weighted finite automata an interesting class of weighted context-free grammars that represent regular languages. The resulting automata can then be combined with other speech recognition components. Our method allows the recognizer to dynamically activate or deactivate grammar rules and substitute a new regular language for some terminal symbols depending on previously recognized inputs all without recompilation. We also report experimental results showing the practicality of the approach. 1. Motivation Context-free grammars CFGs are widely used in language processing systems. In many applications in particular in speech recognition in addition to recognizing grammatical sequences it is necessary to provide some measure of the probability of those sequences. It is then natural to use weighted CFGs in which each rule is given a weight from an appropriate weight algebra Salomaa and Soittola 1978 . Weights can encode probabilities for instance by setting a rule s weight to the negative logarithm of the probability of the rule. Rule probabilities can be estimated in a variety of ways which we will not discuss further in this paper. Since speech recognizers cannot be fully certain about the correct transcription of a spoken utterance they instead
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Fast and Robust Part-of-Speech Tagging Using Dynamic Model Selection"
Báo cáo khoa học: "Topic Models for Dynamic Translation Model Adaptation"
Báo cáo khoa học: "Dynamic Programming for Linear-Time Incremental Parsing"
Báo cáo khoa học: "Dynamic Programming Algorithms for Transition-Based Dependency Parsers"
Báo cáo khoa học: "Translating HPSG-style Outputs of a Robust Parser into Typed Dynamic Logic"
Báo cáo khoa học: "Adding Syntax to Dynamic Programming for Aligning Comparable Texts for the Generation of Paraphrases"
Báo cáo khoa học: "A Dynamic Bayesian Framework to Model Context and Memory in Edit Distance Learning: An Application to Pronunciation Classification"
Báo cáo khoa học: " A Declarative Language for Implementing Dynamic Programs∗"
Báo cáo khoa học: "Dynamic compilation of weighted context-free grammars"
Báo cáo khoa học: "Optimal Multi-Paragraph Text Segmentation by Dynamic Programming"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.