- Номер
- Журнал СФУ. Техника и технологии. 2016 9 (8)
- Авторы
- Кудинов, М.С.
- Контактная информация
- Кудинов, М.С.: ООО «Исследовательский центр Samsung» Россия, 127018, Москва, ул. Двинцев, 12, стр. 1
- Ключевые слова
- языковые модели; рекуррентная нейронная сеть; флективные языки; распознавание речи; language models; recurrent neural network; inflected languages; speech recognition
- Аннотация
В статье представлены данные экспериментов по использованию рекуррентных нейронных сетей для языкового моделирования русского языка. Ранее уже была продемонстрирована невысокая эффективность стандартной архитектуры рекуррентной нейронной сети для моделирования русского языка. В данной статье рассматривается модель, осуществляющая предсказание леммы и морфологии последующего слова отдельно. Показано, что модель, использующая только леммы, превосходит n-граммную модель Кнессера-Нея как по перплексии, так и в простом эксперименте по ранжированию гипотез в распознавании речи. В то же время попытки внедрения морфологии в обучение нейронной сети не приводят к улучшениям
- Страницы
- 1291-1301
- Статья в архиве электронных ресурсов СФУ
- https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/30351
Эта работа лицензируется по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0).