Un método de aprendizaje semi-supervisado para comprensión del habla

En este trabajo presentamos un algoritmo para el aprendizaje estadístico de modelos semánticos, a partir de un corpus no alineado de pares de frases y su representación semántica en términos de frames. El objetivo final es poder asociar automáticamente segmentos de longitud variable con sus correspo...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Ortega Álvarez, Lucía
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2011
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:español
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/13650
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/13650
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Comprensión del habla
Aprendizaje activo
Segmentado de frases
LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS
Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·ligència Artificial, Reconeixement de Formes i Imatge Digital
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description En este trabajo presentamos un algoritmo para el aprendizaje estadístico de modelos semánticos, a partir de un corpus no alineado de pares de frases y su representación semántica en términos de frames. El objetivo final es poder asociar automáticamente segmentos de longitud variable con sus correspondientes unidades semánticas para ser usados en tareas de comprensión de habla. Una de las ventajas de esta aproximación consiste en evitar el costoso trabajo de segmentar y etiquetar todo el corpus de aprendizaje, como necesitan la mayor parte de los métodos basado en corpus. Por otra parte, resulta de especial interés la capacidad de aprendizaje discriminativo que presenta este método. Hemos aplicado este algoritmo al desarrollo del módulo de comprensión de un sistema de diálogo hablado, cuya tarea es el acceso a información sobre trenes. Se presentan experimentos que confirman lo adecuado del método, dado el ahorro de esfuerzo en la preparación del corpus.
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