Vi beskriver en metod för diskriminerande träning av en språkmodell som använder syntaktiska egenskaper. Vi följer en omklassificeringsmetod, där en referensigenkänning används för att producera 1000-bästa utdata för varje akustisk ingång, och en andra "omställningsmodell" används sedan för att välja ett uttalande från dessa 1000-bästa listor. Omklassificeringsmodellen använder syntaktiska funktioner tillsammans med en parameteruppskattningsmetod som baseras på perceptronalgoritmen. Vi beskriver experiment på taligenkänningsuppgiften för växeln. Syntaktiska funktioner ger en ytterligare minskning på 0,3 % av felfrekvensen jämfört med modellen (Roark et al., 2004a; Roark et al., 2004b ) (betydande vid p < 0,001), som använder sig av en diskriminativt utbildad n-grammodell, vilket ger en total minskning på 1,2 % jämfört med utgångsvärdet för växelsystemet.
REF presenterar en korrektionsmodell baserad på en diskriminativ ram.
Discriminative Syntactic Language Modeling For Speech Recognition
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}