Neural network based language models for highly inflective languages

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F09%3APU82680" target="_blank" >RIV/00216305:26230/09:PU82680 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Neural network based language models for highly inflective languages

Popis výsledku v původním jazyce

Speech recognition of inflectional and morphologically rich languages like Czech is currently quite a challenging task, because simple n-gram techniques are unable to capture important regularities in the data. Several possible solutions were proposed, namely class based models, factored models, decision trees and neural networks. This paper describes improvements obtained in recognition of spoken Czech lectures using languagemodels based on neural networks. Relative reductions in word error rate are more than 15% over baseline obtained with adapted 4-gram backoff language model using modified Kneser-Ney smoothing.

Název v anglickém jazyce

Neural network based language models for highly inflective languages

Popis výsledku anglicky

Speech recognition of inflectional and morphologically rich languages like Czech is currently quite a challenging task, because simple n-gram techniques are unable to capture important regularities in the data. Several possible solutions were proposed, namely class based models, factored models, decision trees and neural networks. This paper describes improvements obtained in recognition of spoken Czech lectures using languagemodels based on neural networks. Relative reductions in word error rate are more than 15% over baseline obtained with adapted 4-gram backoff language model using modified Kneser-Ney smoothing.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

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

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2009

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proc. ICASSP 2009

ISBN

978-1-4244-2354-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

—

Název nakladatele

IEEE Signal Processing Society

Místo vydání

Taipei

Místo konání akce

Taipei

Datum konání akce

19. 4. 2009

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—