Egyptiska arabiska (EA) är en colloquial version av arabiska. Det är ett låg-resurs morfologiskt rikt språk som orsakar problem i Large Vocabulary Continuous Speech Recognition (LVCSR). Att bygga LM på morpheme nivå anses vara ett bättre val för att uppnå högre lexikal täckning och bättre LM sannolikheter. Ett annat tillvägagångssätt är att använda information från ytterligare funktioner som morfologiska taggar. Å andra sidan har LMs baserade på Neural Networks (NNs) med ett enda dolt lager visat överlägsenhet över de konventionella n-gram LMs. Nyligen, Deep Neural Networks (DNN) med flera dolda lager har uppnått bättre prestanda i olika uppgifter. I detta dokument undersöker vi användningen av funktionsrika DNN-LMs, där indata till nätverket är en blandning av ord och morfemer tillsammans med deras funktioner. Betydande reduceringar av antalet ordfel (WER) uppnås jämfört med de traditionella ordbaserade LM:erna.
På samma sätt föreslog REF ett djupt neuralt nätverk för språkmodellering, där ingångarna till nätverket är en blandning av ord och morfemer samt deras respektive egenskaper.
Morpheme-based feature-rich language models using Deep Neural Networks for LVCSR of Egyptian Arabic
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}