Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-25293
Titel: Predicting dialogue acts for a speech-to-speech translation system
Verfasser: Reithinger, Norbert
Engel, Ralf
Kipp, Michael
Klesen, Martin
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 1996
SWD-Schlagwörter: Künstliche Intelligenz
Freie Schlagwörter: artificial intelligence
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Report (Bericht)
Kurzfassung: We present the application of statistical language modeling methods for the prediction of the next dialogue act. This prediction is used by different modules of the speech-to-speech translation system VERBMOBIL. The statistical approach uses deleted interpolation of n-gram frequencies as basis and determines the interpolation weights by a modified version of the standard optimization algorithm. Additionally, we present and evaluate different approaches to improve the prediction process, e.g. including knowledge from a dialogue grammar. Evaluation shows that including the speaker information and mirroring the data delivers the best results.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-53413
hdl:20.500.11880/25349
http://dx.doi.org/10.22028/D291-25293
Schriftenreihe: Vm-Report / Verbmobil, Verbundvorhaben, [Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz]
Band: 151
SciDok-Publikation: 12-Jun-2013
Fakultät: Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Fakultät / Institution:SE - Sonstige Einrichtungen

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