Recurrent Neural Network based Probabilistic Language Model

Sprache: Englisch

Verlag: AV Akademikerverlag Okt 2017, 2017

620220544X / 9786202205443

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Statistical n-gram language models are widely used for their state of the art performance in a continuous speech recognition system. In a domain based scenario, the sequences vary at large for expressing same context by the speakers. But, holding all possible sequences in training corpora for estimating n-gram probabilities is practically difficult. Capturing long distance dependencies from a sequence is an important feature in language models that can provide non zero probability for a sparse sequence during recognition. A simpler back-off n-gram model has a problem of estimating the probabilities for sparse data, if the size of n gram increases. Also deducing knowledge from training patterns can help the language models to generalize on an unknown sequence or word by its linguistic properties like noun, singular or plural, novel position in a sentence. For a weaker generalization, n-gram model needs huge sizes of corpus for training. A simple recurrent neural network based language model approach is proposed here to efficiently overcome the above difficulties for domain based corpora. 60 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verkäufers 9786202205443

Titel
Recurrent Neural Network based Probabilistic Language Model
Autor
Sathyanarayanan Kuppusami
Verlag
AV Akademikerverlag Okt 2017
Veröffentlichungsjahr
2017
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
620220544X
ISBN-13
9786202205443
Artikelgewicht
107 Gramm
Abmessungen
220x150x4 mm

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