Eine Formulierung für den log-linearen, diskriminativen Ansatz in der Spracherkennung

dc.contributor.author	Heigold, Georg
dc.contributor.editor	Hölldobler, Steffen
dc.date.accessioned	2020-08-21T08:46:17Z
dc.date.available	2020-08-21T08:46:17Z
dc.date.issued	2011
dc.description.abstract	Konventionelle Spracherkennungssysteme basieren auf Hidden Markov Modellen (HMMs), in denen die Zustände durch Gaußsche Mischverteilungen beschrieben werden. Im Gegensatz zu anderen Anwendungsgebieten werden diskriminative Techniken wie log-lineare Modellierung erst seit kurzem in der Spracherkennung untersucht. Diese Dissertation führt einen log-linearen Formalismus im Kontext der diskriminativen Trainingskriterien ein - mit Beispielen aus der kontinuierlichen Spracherkennung, dem Part-of-Speech-Tagging und der Handschrifterkennung. Der theoretische und experimentelle Vergleich von verschiedenen Trainingsalgorithmen bildet den Schwerpunkt dieser Arbeit.	de
dc.identifier.isbn	978-3-88579-415-8
dc.identifier.pissn	1617-5468
dc.identifier.uri	https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/33755
dc.language.iso	de
dc.publisher	Gesellschaft für Informatik
dc.relation.ispartof	Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2010
dc.relation.ispartofseries	Lecture Notes in Informatics (LNI) - Dissertations, Volume D-11
dc.title	Eine Formulierung für den log-linearen, diskriminativen Ansatz in der Spracherkennung	de
gi.citation.endPage	100
gi.citation.publisherPlace	Bonn
gi.citation.startPage	91

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