椭圆型Monge-Ampere方程解的正则性
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鑑別式聲學模型訓練在近代自動語音辨識(Automatic Speech Recognition, ASR)中扮演 重要的角色。在許多基於不同思維且能有效地提昇辨識率的鑑別式聲學模型訓練方法陸 續被提出後,對於訓練方法的相關推廣與改進便如雨後春筍般地興起;而這些方法在本 質上,皆是在描述訓練語句與語音辨識器所產生對應詞圖(Word Graph)之間的關係。本 論文首先將統整與歸納近年來所發展的多種鑑別式聲學模型訓練方法,並以三種最具代 表性鑑別式訓練方法:最小化分類錯誤(Minimum Classification Error, MCE)、最大化交 互資訊(Maximum Mutual Information, MMI)、最小化音素錯誤(Minimum Phone Error, MPE)為範例,透過有系統地轉換與化解方程式,得到聲學模型訓練準則的共通表示函 數型態。我們可以發現到,對於...
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本論文提出一使用部份樣本樹及句型結構於對話行為之偵測。為了建構具強健性的對話 行為偵測模型,我們針對語音辨識之輸出語句,使用部份樣本樹來產生多重候選句,以 避免語音辨識錯誤所衍生句子錯誤之問題。而後再經由剖析器得到候選句所對應之語法 規則。而再針對每一類對話行為所包含的規則做句型分類,來降低對話行為之間的混淆。 最後,利用潛在對話行為矩陣來描述語法規則和意圖之間的關係。另外,在對話系統應 用中,我們採用部份觀察馬可夫決策程序從對話歷程中訓練出之最佳對話策略,以增進 對話系統的可用性。在實驗中,我們建立一個旅遊資訊諮詢對話系統,作為實際應用測 試平台。而在測試時,分別就每項對話行為做測試。相較於應用語義表格(semantic slot) 方法達到之 48.1%正確率,本論文所提之方法可得到整體正確率為 81.9%,提升了 33.8% 的正確率。由實驗可知論文所提之方法在實際應用上能有明...
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由於現代科技以及 3C 產品的普及,使得孩子頻繁的接觸電視、網路、手機...等,因此 容易缺乏與人之間互動、溝通以及情感的表達,相對的,學生寫的作文常常是以流水帳 交代經過,有的學校甚至不考作文,但隨著教育政策的變動,國中教育會考加入了作文 評量的項目,使的作文再度受到學生及家長的重視。可是受限於學校教學時數,作文較 弱的學生容易缺少補救的機會。我們認為未來自學作文以及在家練習,可以藉由自動化 的作文教學系統輔助。而本系統開發作文教學系統之句子流暢度偵測,經由系統回饋的 診斷結果可以讓學生對詞句組合的理解力有所提升,幫助學生寫出較流暢的句子,藉此 提高他們的作文分數。系統所依賴的 N-gram 語言模型,它的特性是計算字詞間組合的 機率,機率越高的話字詞組合的正確性越高也就是越流暢,而語言模型效果相當依賴大 型的訓練語料,這是語言模型然能待克服的缺點,例如資料稀疏(Data spar...
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ژورنال
عنوان ژورنال: Chinese Science Bulletin
سال: 1988
ISSN: 0023-074X
DOI: 10.1360/csb1988-33-23-1837