Inom begränsade datadomäner konstruerar många effektiva språkmodelleringsmetoder modeller med parametrar som ska uppskattas på en in-domänutvecklingssats. På vissa områden finns det dock inga sådana uppgifter utöver den omärkta testkorpusen. I detta arbete undersöker vi den iterativa användningen av igenkänningshypoteser för oövervakad parameteruppskattning. Vi utvärderar också effektiviteten av övervakad anpassning med hjälp av varierande mängder användartillhandahållna utskrifter av uttalanden utvalda via flera strategier. Medan oövervakad anpassning får 80% av de potentiella felreduceringar, överträffas den genom att använda endast 300 ord av användaren transkription. Genom att först transkribera de lägsta förtroendeuttalanden får vi ytterligare en effektiv minskning av felfrekvensen med 0,6 %.
Hsu m.fl. REF undersökte den iterativa användningen av ASR-hypoteser för oövervakad uppskattning av parametrar för n-grams språkmodeller.
Language model parameter estimation using user transcriptions
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}