Detta dokument presenterar våra senaste undersökningar av de gemensamt utbildade maximal entropi och återkommande neurala nätverk språkmodeller för Code-Switching tal. Först undersöker vi i stor utsträckning integreringen av del-av-taltaggar och språkidentifierare information i återkommande neurala nätverk språkmodeller för CodeSwitching. För det andra visas betydelsen av den maximala entropimodellen tillsammans med en rad olika experimentella resultat. Slutligen föreslår vi att anpassa den återkommande neurala nätverksspråkmodellen till olika Code-Switching beteenden och använda dem för att generera artificiell kod-Switching textdata.
REF föreslog att den återkommande neurala nätverk språkmodellen skulle anpassas till olika code-switching beteenden och även använda dem för att generera artificiell kod-switching textdata.
Exploration of the Impact of Maximum Entropy in Recurrent Neural Network Language Models for Code-Switching Speech
{'venue': 'CodeSwitch@EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}