A Factored Discriminative Spoken Language Understanding for Spoken Dialogue Systems

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F14%3A10289380" target="_blank" >RIV/00216208:11320/14:10289380 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-10816-2_70" target="_blank" >http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-10816-2_70</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-10816-2_70" target="_blank" >10.1007/978-3-319-10816-2_70</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

A Factored Discriminative Spoken Language Understanding for Spoken Dialogue Systems

Popis výsledku v původním jazyce

This paper describes a factored discriminative spoken language understanding method suitable for real-time parsing of recognised speech. It is based on a set of logistic regression classifiers, which are used to map input utterances into dialogue acts. The proposed method is evaluated on a corpus of spoken utterances from the Public Transport Information (PTI) domain. In PTI, users can interact with a dialogue system on the phone to find intra- and inter-city public transport connections and ask for weather forecast in a desired city. The results show that in adverse speech recognition conditions, the statistical parser yields significantly better results compared to the baseline well-tuned handcrafted parser.

Název v anglickém jazyce

A Factored Discriminative Spoken Language Understanding for Spoken Dialogue Systems

Popis výsledku anglicky

This paper describes a factored discriminative spoken language understanding method suitable for real-time parsing of recognised speech. It is based on a set of logistic regression classifiers, which are used to map input utterances into dialogue acts. The proposed method is evaluated on a corpus of spoken utterances from the Public Transport Information (PTI) domain. In PTI, users can interact with a dialogue system on the phone to find intra- and inter-city public transport connections and ask for weather forecast in a desired city. The results show that in adverse speech recognition conditions, the statistical parser yields significantly better results compared to the baseline well-tuned handcrafted parser.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Text, Speech and Dialogue: 17th International Conference, TSD

ISBN

978-3-319-10815-5

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

579-586

Název nakladatele

Springer Verlag

Místo vydání

Berlin / Heidelberg

Místo konání akce

Brno, Czechia

Datum konání akce

9. 9. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—