Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Mutual Information and Perplexity based Clustering of Dialogue Information for Dynamic Adaptation of Language Models
Año:2012
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial
Datos
Descripción
We present two approaches to cluster dialogue-based information obtained by the speech understanding module and the dialogue manager of a spoken dialogue system. The purpose is to estimate a language model related to each cluster, and use them to dynamically modify the model of the speech recognizer at each dialogue turn. In the first approach we build the cluster tree using local decisions based on a Maximum Normalized Mutual Information criterion. In the second one we take global decisions, based on the optimization of the global perplexity of the combination of the cluster-related LMs. Our experiments show a relative reduction of the word error rate of 15.17%, which helps to improve the performance of the understanding and the dialogue manager modules.
Internacional
Si
JCR del ISI
No
Título de la revista
Springer Communications in Computer and Information Science (CCIS)
ISSN
1865-0929
Factor de impacto JCR
Información de impacto
Volumen
328
DOI
Número de revista
Desde la página
148
Hasta la página
157
Mes
SIN MES
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Juan Manuel Lucas Cuesta (UPM)
  • Autor: Fernando Fernandez Martinez (UPM)
  • Autor: Tirso Moreno Solera
  • Autor: Javier Ferreiros Lopez (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Tecnología del Habla
  • Departamento: Ingeniería Electrónica
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