Denna uppsats visar hur vi kan kombinera konsten att skriva grammatik med kraften i statistik genom att bootstrappa statistiska språkmodeller (SLMs) för dialogsystem från grammatik skrivna med hjälp av den grammatiska ramen (GF) (Ranta, 2004). Dessutom, för att ta hänsyn till att sannolikheten för att en användares dialog rör sig inte är statisk under en dialog visar vi hur samma metod kan användas för att generera dialog flytta specifika SLM där vissa dialogsteg är mer sannolika än andra. Dessa modeller kan användas vid olika tidpunkter i en dialog beroende på kontextuella begränsningar. Genom att använda grammatikgenererade SLM kan vi förbättra både igenkännandet och förståelsen av prestanda avsevärt jämfört med den ursprungliga grammatiken. Med dialog flytta specifika SLMs skulle vi kunna få en ytterligare förbättring om vi hade ett optimalt sätt att förutsäga rätt språkmodell.
I REF, används en tolkning grammatik för att bootstrap statistiska språkmodeller (SLM) för dialogsystem.
Grammar-based context-specific statistical language modelling
{'venue': 'Workshop on Grammar-Based Approaches to Spoken Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}