Peningkatan akurasi pemahaman bahasa lisan

Dalam makalah Garuda138 Slot, kami mengusulkan metode baru untuk pemahaman bahasa lisan berdasarkan pembelajaran mendalam. Metode ini meningkatkan akurasi tugas pemahaman lisan dan memajukan perkembangan teknologi interaksi manusia-komputer. Selain itu, lebih baik memenuhi persyaratan skenario aplikasi praktis. Kami menunjukkan kelayakannya melalui simulasi.

Metode ini menggunakan kerangka semantik untuk memahami sinyal suara. Ini banyak digunakan dalam aplikasi komersial dan penelitian. Ini juga menggunakan teknologi parsing yang kuat. Metode yang diusulkan membutuhkan sedikit atau tidak ada pra-pelatihan. Itu juga dapat memecahkan masalah tanpa perhitungan yang rumit. Ini menjadikannya kandidat ideal untuk aplikasi yang membutuhkan akurasi tinggi dan tingkat kesalahan rendah.

Secara keseluruhan, hasil menunjukkan bahwa Gumbel-softmax berkinerja lebih baik daripada antarmuka lainnya. Ini mengurangi tingkat kesalahan pemrosesan bahasa lisan hingga 17%. Selain itu, metode ini lebih cepat daripada metode lainnya. Selain itu, ini lebih efisien daripada model trigram.

Selain meningkatkan akurasi pemahaman bahasa lisan, model ini dapat meningkatkan akurasi interpretasi ucapan. Itu dapat mendeteksi dan mengkategorikan niat pengguna. Dalam sistem dialog lisan praktis, model ASR-SLU harus memenuhi kebutuhan pengguna. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut, kinerja model ini perlu ditingkatkan.

Tiga dari empat metode mempelajari bahasa target yang sama. Keakuratan keempat metode ini sedikit berbeda, meskipun semuanya lebih akurat dari 90%. Nilai F1 tertinggi ditemukan ketika informasi konteks dan dekomposisi label digunakan.

Peningkatan akurasi pengenalan entitas bernama (NE)

Pengenalan entitas bernama adalah tugas tambahan dalam pemahaman bahasa percakapan. Namun, tugas itu sendiri memiliki sejumlah kesulitan. Kebisingan yang kuat dan informalitas membuat sulit untuk menganalisis informasi. Makalah ini menyajikan model terpadu dengan dua fungsi utama: fungsi pembelajaran lintas domain yang mempelajari informasi di luar domain berdasarkan kesamaan domain, dan fungsi pembelajaran semi-diawasi yang mempelajari informasi dalam domain dengan pelatihan mandiri. Penulis makalah menyarankan bahwa metode ini mengungguli metode yang ada.

Pada tahun 1996, Konferensi Pemahaman Pesan ke-6 mendefinisikan pengenalan entitas bernama sebagai proses mengidentifikasi entitas dalam sebuah teks. Umumnya, pengenalan entitas bernama mempertimbangkan nama pribadi, organisasi, tanggal, lokasi, dan waktu. Tapi itu bisa lebih halus dalam pengaturan khusus, seperti interaksi obat atau kejadian obat yang merugikan.

Penelitian NERC mempertimbangkan faktor bahasa sebagai parameter, dan para peneliti juga telah membahas genre dan domain sastra sebagai masalah. Beberapa strategi telah diusulkan untuk mengatasi ambiguitas. Salah satunya adalah Named Entity Recognition and Classification (NERC), yang secara resmi didirikan pada Konferensi Pemahaman Pesan Keenam.

Peningkatan dalam generasi kapitalisasi

Meningkatkan tingkat kesalahan slot dan generasi kapitalisasi adalah tugas mendasar yang penting dalam terjemahan mesin. Tingkat kapitalisasi adalah proporsi kapitalisasi yang salah per juta kata dalam kumpulan referensi. Tingkat kesalahan dihitung dengan mengalikan jumlah kesalahan kapitalisasi dengan jumlah kata yang dikapitalisasi dalam kumpulan referensi. Metrik ini tidak memperhitungkan kata pertama dalam kalimat, juga tidak memperhitungkan kata-kata yang diberi judul di awal kalimat.

Proses kapitalisasi meningkatkan keterbacaan dan memberikan petunjuk semantik penting untuk tugas pemrosesan teks. Kapitalisasi otomatis merupakan langkah prapemrosesan yang penting dalam banyak aplikasi praktis, termasuk pengenalan suara dan terjemahan mesin. Teknologi ini dapat meningkatkan keterbacaan dan meningkatkan terjemahan mesin dan keluaran pengenalan suara. Performanya akan tergantung pada jumlah data pelatihan dan bahasa.

Pendekatan ini cocok untuk penggunaan on-the-fly. File data yang dihasilkan beberapa kali lebih besar dari aslinya. Juga sulit untuk berlatih dengan korpora besar. Namun, ini adalah metode yang menarik untuk penggunaan on-the-fly, karena menghasilkan representasi informasi yang bersih.

Sistem pengenalan suara otomatis dapat digunakan untuk secara otomatis menghasilkan transkrip lisan dari teks video. Teknologi ini juga memungkinkan kapitalisasi teks secara otomatis dengan menggunakan penyisipan kata yang dikontekstualisasikan. Sistem ini membutuhkan sedikit data pelatihan, tetapi mencapai hasil yang canggih. Makalah ini melaporkan eksperimen yang dilakukan pada data tertulis umum dari Parlemen Eropa dan pada teks video. Pendekatan ini juga berlaku untuk skenario lintas domain.…