|
Автоматика и телемеханика, 2017, выпуск 5, страницы 110–122
(Mi at14446)
|
|
|
|
Эта публикация цитируется в 13 научных статьях (всего в 13 статьях)
Анализ данных
Исследование нейросетевых моделей русского языка для систем автоматического распознавания слитной речи
И. С. Кипятковаab, А. А. Карповa a Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН
b Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Аннотация:
Приводятся результаты исследований моделей русского языка, построенных на основе рекуррентных искусственных нейронных сетей, для систем автоматического распознавания слитной речи. Созданы нейросетевые модели с различным числом элементов в скрытом слое, а также выполнена линейная интерполяция нейросетевых моделей с базовой триграммной моделью языка. Полученные модели использовались на этапе переоценки списка лучших гипотез распознавания. В ходе экспериментов по распознаванию слитной русской речи со сверхбольшим словарем (150 тыс. словоформ) относительное уменьшение процента неправильно распознанных слов, полученное после выполнения переоценки списка 50 лучших гипотез распознавания с использованием нейросетевых моделей языка, интерполированных с триграммной моделью, составило 14 %.
Ключевые слова:
модели языка, нейронные сети, автоматическое распознавание речи, русская речь.
Образец цитирования:
И. С. Кипяткова, А. А. Карпов, “Исследование нейросетевых моделей русского языка для систем автоматического распознавания слитной речи”, Автомат. и телемех., 2017, № 5, 110–122; Autom. Remote Control, 78:5 (2017), 858–867
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/at14446 https://www.mathnet.ru/rus/at/y2017/i5/p110
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 1101 | PDF полного текста: | 89 | Список литературы: | 32 | Первая страница: | 50 |
|