Журнал «Современная Наука»

Russian (CIS)English (United Kingdom)
МОСКВА +7(495)-142-86-81

Использование рекуррентных нейронных сетей для ранжирования списка гипотез в системах распознавания речи

Кудинов Михаил Сергеевич  (Аспирант, Федеральный исследовательский центр ИУ РАН)

В статье представлены предварительные результаты использования рекуррентных нейронных сетей для языкового моделирования на материале русского языка. Решалась задача ранжирования равновероятных гипотез распознавания. Для уменьшения разреженности данных модели оценивались на лемматизованном новостном корпусе. Также для предсказаний использовалась морфологическая информация. Для финальной сортировки была использован метод опорных векторов для ранжирования. В статье показано, что комбинация нейронных сетей и морфологической модели дает лучшие результаты, чем 5-граммная модель со сглаживанием Кнессера-Нея.

Ключевые слова:языковые модели, рекуррентная нейронная сеть, флективные языки, ранжирование гипотез, распознавание речи

 

Читать полный текст статьи …



Ссылка для цитирования:
Кудинов М. С. Использование рекуррентных нейронных сетей для ранжирования списка гипотез в системах распознавания речи // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2016. -№02. -С. 52-57.
ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"