Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Analysis of Czech Web 1T 5-gram corpus and its comparison with Czech National Corpus Data

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F10%3A00169505" target="_blank" >RIV/68407700:21230/10:00169505 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Analysis of Czech Web 1T 5-gram corpus and its comparison with Czech National Corpus Data

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, newly issued Czech Web 1T 5-grams corpus created by Google and LDC is analysed and compared with reference n-gram corpus obtained from Czech National Corpus. Original 5-grams from both corpora were post-processed and statistical trigram language models of various vocabulary sizes and parameters were created. The comparison of various corpus statistics such as unique and total word and n-gram counts before and after post-processing is presented and discussed, especially with the focus on clearing Web 1T data from invalid tokens. The tools from HTK Toolkit were used for the evaluation and accuracy, OOV rates and perplexity were measured using sentence transcriptions from Czech SPEECON database.

  • Název v anglickém jazyce

    Analysis of Czech Web 1T 5-gram corpus and its comparison with Czech National Corpus Data

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, newly issued Czech Web 1T 5-grams corpus created by Google and LDC is analysed and compared with reference n-gram corpus obtained from Czech National Corpus. Original 5-grams from both corpora were post-processed and statistical trigram language models of various vocabulary sizes and parameters were created. The comparison of various corpus statistics such as unique and total word and n-gram counts before and after post-processing is presented and discussed, especially with the focus on clearing Web 1T data from invalid tokens. The tools from HTK Toolkit were used for the evaluation and accuracy, OOV rates and perplexity were measured using sentence transcriptions from Czech SPEECON database.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA102%2F08%2F0707" target="_blank" >GA102/08/0707: Rozpoznávání mluvené řeči v reálných podmínkách</a><br>

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2010

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Lecture Notes in Artificial Intelligence

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    6231

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2010933819

  • Stát vydavatele periodika

    DE - Spolková republika Německo

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

    000288619400024

  • EID výsledku v databázi Scopus