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

dc.contributor.authorHeigold, Georg
dc.contributor.editorHölldobler, Steffen
dc.date.accessioned2020-08-21T08:46:17Z
dc.date.available2020-08-21T08:46:17Z
dc.date.issued2011
dc.description.abstractKonventionelle 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.isbn978-3-88579-415-8
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/33755
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik
dc.relation.ispartofAusgezeichnete Informatikdissertationen 2010
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Dissertations, Volume D-11
dc.titleEine Formulierung für den log-linearen, diskriminativen Ansatz in der Spracherkennungde
gi.citation.endPage100
gi.citation.publisherPlaceBonn
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