Heigold, GeorgHölldobler, Steffen2020-08-212020-08-212011978-3-88579-415-8https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/33755Konventionelle 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.de1617-5468