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首页> 外文会议>European Conference on Speech Communication and Technology v.3; 20010903-20010907; Aalborg; DK >Integrating Multiple Knowledge Sources For Improved Speech Understanding
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Integrating Multiple Knowledge Sources For Improved Speech Understanding

机译：集成多个知识源以改善语音理解

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In spoken dialog systems it is often the case that the sentence produced by the decoder with the highest recognition probability may not be the best choice for extracting the intended concepts. Lower ranking hypotheses may present better alternatives. In this paper, we show how to integrate multiple knowledge sources for the decision of selecting one of these hypotheses. A scoring schema combining information from the recognizer output, the parser, an utterance type classifier and dialog context is used. The scaling weights of the combined scores are determined automatically by an optimization procedure. Finally, we show the results of testing this approach and its performance compared to the approach of selecting the best recognition hypothesis.
机译：在口语对话系统中，通常情况是解码器产生的具有最高识别概率的句子可能不是提取预期概念的最佳选择。排名较低的假设可能会提供更好的选择。在本文中，我们展示了如何整合多个知识源来选择这些假设之一。使用结合来自识别器输出，解析器，话语类型分类器和对话上下文的信息的评分方案。组合分数的缩放权重由优化过程自动确定。最后，与选择最佳识别假设的方法相比，我们展示了测试此方法及其性能的结果。

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