I detta dokument föreslår vi nya strukturerade språkmodelleringsmetoder för kodblandning av taligenkänning genom att införa en välkänd syntaktisk begränsning för att byta kod, nämligen Funktionella Head Constraint (FHC). Uppgifter om kodblandning finns inte i tillräcklig utsträckning tillgängliga för utbildning av språkmodeller. Våra föreslagna metoder lindrar framgångsrikt detta kärnproblem för kodblandning av taligenkänning genom att använda tvåspråkiga data för att träna en strukturerad språkmodell med syntaktiska begränsningar. Lingvister och tvåspråkiga talare fann att kodbyte inte sker mellan funktionellt huvud och dess komplement. Vi föreslår att lära sig koden blanda språkmodell från tvåspråkiga data med denna begränsning i en viktad ändlig stat givare (WFST) ram. Den begränsade kodbytesspråkmodellen erhålls genom att först utöka söknätverket med en översättningsmodell, och sedan använda tolkning för att begränsa sökvägar till dem som tillåts under begränsningen. Vi genomför och jämför två tillvägagångssättlattice tolkning möjliggör en sekventiell koppling medan partiell tolkning möjliggör en snäv koppling mellan parsering och filtrering. Vi testade vårt system på en föreläsning tal dataset med 16% inbäddat andra språk, och på en lunch konversation dataset med 20% inbäddat språk. Våra språkmodeller med lattice tolkning och partiell tolkning minskar antalet ordfel från en baslinje blandad språkmodell med 3,8% och 3,9% i termer av ordfel relativt i genomsnitt på den första respektive andra uppgiften. Den överträffar den interpolerade språkmodellen med 3,7 % och 5,6 % i fråga om ordfelsfrekvens relativt, och överträffar den anpassade språkmodellen med 2,6 % och 4,6 % relativt. Vårt föreslagna tillvägagångssätt undviker att fatta tidiga beslut om kodbytesgränser och är därför mer robust. Vi tar itu med problemet med databrist genom att använda tvåspråkiga data med syntaktisk struktur.
REF implementerade en funktions-head restrict lattice parser med en viktad finit-state transducer för att minska sökutrymmet på en codeswitching ASR-system.
Language Modeling with Functional Head Constraint for Code Switching Speech Recognition
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}