Машины, которые говорят и слушают
Реферат - Компьютеры, программирование
Другие рефераты по предмету Компьютеры, программирование
ождает гипотезу о фразе по достаточно надежным гипотезам о составляющих фразы. sass рассматривает слова распознанными, если их оценки (в очках), определенные другими источниками знанчй, превышают некий порог. Составляющие фразы должны также удовлетворять некоторым структурным требованиям - например, таким, как временная смежность между составляющими. Правила распознавания ведут обработку снизу вверх, двигаясь от частичного грамматического разбора к полному. Они представляют собой сильные средства обработки (сила оценивается вероятностью того, что последовательность распознанных составгчющих может как-то осмысленно интерпретироваться) .
2. Правила предсказания гипотезируют сио-во или фразу в зависимости от вероятности контекста, определенного на предыдущих этапах распознавания высказывания. Правила предсказания выполняют обработку, перекрывая временной ин-Тврвая "островками надежности". Эти правила необходимы потому, что не все слова в произнесенном высказывании могут быть рас-чознаны снизу вверх, т.е. источниками знаний нижних уровней. ^ияа правила предсказания определяется условной вероятностью того, что предсказанные составляющие могут быть в высказывании при
Денном (распознанном ранее) контексте, ата сила обратно пропор-'тонаяьна числу составляющих,которые могут появиться в этом контексте.
Зак.480
3. Правила повторного разбора ( res-pelling rules ) производят обработка7 сверху вниз и численно оценивают составляющие предскапанной фразы, разбивая гипотезируемое предложение на гипотезы для последовательных составляющих или же "расщепляя" гипотезируемый класс на альтернативные гипотезы для различных составляющих высказывания. Правила повторного разбора (прочтения) проводят обработку, возвращаясь к словесному уров. ню, так что предсказание (о фразе) верхнего уровня может быть подвергнуто испытанию (слово за словом) источниками знаний нижнего уровня, если на верхнем уровне что-то не сходится.
4. Правила постдикции несЭходимы для того, чтобы уже после сформирования понятия подтвердить его большим числом "очков доверия", дать ему более высокую оценку, подтвердив существующую гипотезу о фразе другими гипотезами. Правила постдикции как более сильные включают правила предсказания и повторного прочтения, которуе слишком слабы, чтобы подтвердить создание гипотезы, но могут внести полезный вклад, когда гипотеза уже существует. Правила постдикц^и выполняют три функции:
а) позволяют объединять выводы, поддерживающие оцениваемую гипотезу на основе различных источников знаний;
б) дают воамсвность гилотеэирсвать слова и фразы с низкими первоначальными оценками за счет их распознавания на основе контекста
в) способствуют фокусированию внимания на главных направлениях, определяемых возрастанием очков гипотез тех слов, которые контекстуально возможны (и таким ооразом могут считаться правильными), так что обработка высказывания в этих направлениях происходит по списку приоритетов в первую очередь.
Автоматическое превращение описательной информации о грамматике языка -Hearsay- П , заданной параметрическими структурными представлениями ( psr), в процедурную форму осуществляет ком-пиллятор суытет , который транслирует эти представления в правила распознавания, предсказания, повторного прочтения и постдикции. cvshet разбивает последовательности слов, составляющих высказывания и представленных PSR, на пары последовательных эталонов, формируя новые подпоследовательности и порождая для них соответствующие правила [ 13Й 3 .
Одна из самых интересных систем автоматического распознавания слитной речи - система harfy, разработанная по проекту arpa (США, Питсбург). Эта система по сравнению с другими разработками, проводившимися по этому проекту [l5lj,наиболее близка к практическому использованию. Словарь harpy составляет ЮН словоформ - слов телефонной информацион-
34
но-справочной службы о новостях. При испытаниях harpy была получена точность распознавания фраз, равная 95% на обучающей выборке и 92^ на контрольной. Система воспринимает слитную речь, не содержащую стилистических ошибок. В harpy информация о языке представлена фонетическим графом - интегральной сетью переходов с конечным числом состояний, не учитывающей априорные вероятности переходов. Распознавание осуществляется сравнением входной реализации, представленной маркированными сегментами, с этой сетью.
Система содержит несколько эвристических процедур для улучшения ее характеристик: выделение подсетей и сжатие их для уменьшения общего объема сети, автоматическое составление описания коартикуляционных явлений на стыках слов и т.д. Время распознавания системы в период испытания составляло 2D с на 1 с речи (есть сведения, что в настоящее время оно снижено до Зс на I с речи).
Синтаксические значения в hahpy однозначно определяются независимым от контекста рядом выработанных правил, формализующих проолемно-ориентированный язык. Лексические знания представлены словарем, который содержит символическую фонемную транскрипцию всех альтернативных произнесений. Правила стыков, как и в системах IBM, учитывают фонетические явления при соединении слов в слитно произносимое словосочетание. В качестве первичных параметров используются коэффициенты автокорреляции и линейного предсказания. У системе Нлару в процессе работы осуществляется адаптивная подстройка под диктора с помощью десяти