Den bullriga kanalmodellen metod tillämpas framgångsrikt på olika naturliga språk bearbetning uppgifter. För närvarande är det huvudsakliga forskningsfokuset för detta tillvägagångssätt anpassningsmetoder, hur man fångar egenskaper hos ord och uttryck i en måldomän som ges exempel meningar inom den domänen. Som lösning beskriver vi en metod som utvidgar ordförrådet i en språkmodell till en nästan oändlig storlek och fångar deras kontextinformation. Speciellt den nya metoden är lämplig för språk där ord inte avgränsas av blanktecken. Vi tillämpade vår metod på en phoneme-to-text transkription uppgift på japanska och minskade cirka 10% av felen i resultaten av en befintlig metod.
REF beskrev en metod som utvidgar ordförrådet som kan fånga den sammanhangsbaserade informationen.
Phoneme-To-Text Transcription System With An Infinite Vocabulary
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}