Domgränsdetektering i tal är viktig för att berika taligenkänningsutmatningen, vilket gör det lättare för människor att läsa och nedströmsmoduler att bearbeta. I tidigare arbeten har vi utvecklat dolda Markov-modeller (HMM) och maximal entropiklassificeringar (Maxent) som integrerar text- och prosodiska kunskapskällor för att upptäcka meningsgränser. I detta dokument utvärderar vi användningen av ett villkorat slumpmässigt fält (CRF) för denna uppgift och relaterar resultaten med denna modell till vårt tidigare arbete. Vi utvärderar över två corpora (konversationstal och nyhetstal) om både mänskliga transkriptioner och taligenkänning. I allmänhet ger vår CRF-modell en lägre felfrekvens än HMM- och Maxent-modellerna på NIST-gränsdetekteringsuppgiften i tal, även om det är intressant att notera att de bästa resultaten uppnås genom trevägs röstning bland klassificeringarna. Detta beror förmodligen på att varje modell har olika styrkor och svagheter för att modellera kunskapskällorna.
Ref-kontrast Dolda Markov-modeller (HMM), Maximum Entropy-klassificeringar och villkorliga slumpmässiga fält (CRF).
Using Conditional Random Fields For Sentence Boundary Detection In Speech
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}