Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Новые информационные технологии в лингвистике
Содержание
- 1. Новые информационные технологии в лингвистике
- 2. Новые информационные технологии в лингвистикеЛекция № 3а. Экспертная система Hearsay II – система распознавания речи
- 3. Система Hearsay-II - Разработана в
- 4. Система Hearsay-II - Это экспертная
- 5. Система Hearsay-II - Базовые технологии,
- 6. Речевые звуки есть следствие
- 7. 6Структура коммуникационной системы для организации речевого поведения
- 8. 7Структура коммуникационной системы для организации речевого поведения
- 9. 8Информационно-кодовая модель коммуникации Шеннона и Уивера
- 10. В случае понимания речи осуществляется
- 11. Эффективно работающая система распознавания речи, основанная
- 12. (2) Процедура анализа имеющихся вариантов интерпретации
- 13. - Представьте себе группу экспертов, которые
- 14. - Каждый из экспертов думает над
- 15. - Процесс прекращается (а эксперты расходятся по домам), когда проблема будет решена 4
- 16. Такая методика совместного решения проблем
- 17. Использование источников знаний в HEARSAY-II
- 18. - Каждый источник знаний можно
- 19. - Большинство источников знаний в
- 20. 4Взаимодействие между источниками знаний
- 21. 4Архитектура системы
- 22. 4 - Решатель проблем системы Hearsay-II реконструирует
- 23. 4- Окончательная конфигурация системы включает решающие компоненты
- 24. 4Выполнение трех требований позволяет построить эффективный решатель:
- 25. 4 - Стоимость принятия решения ограничивается разумными
- 26. 4 Решающая модель системы Hearsay-II - Каждый
- 27. 4 - Источники знаний извлекают из
- 28. 4Взаимодействие между источниками знаний
- 29. 4Функциональное описание источников знаний системы понимания речиУровень
- 30. 4Функциональное описание источников знаний системы понимания речиУровень
- 31. 4Функциональное описание источников знаний системы понимания речиУровень
- 32. 4Функциональное описание источников знаний системы понимания речиУровень
- 33. 4Функциональное описание источников знаний системы понимания речиУровень
- 34. 4Функциональное описание источников знаний системы понимания речиУровень
- 35. 4Архитектура системы
- 36. 4Архитектура системыАрхитектура с классной доской не диктует
- 37. 4ПримерСистема работает в предметной области ответов на
- 38. 4ПримерСловарь системы содержит 1011 слов, включая все словоформы
- 39. 4ПримерГрамматика устроена так, что семантические и прагматические
- 40. 4ПримерТакие грамматики называются семантическими грамматикамиВ этой грамматике
- 41. 4ПримерРаботу системы рассмотрим на примере распознавания последовательности
- 42. 4Пример
- 43. 4ПримерРечевая волна фразы представлена в нижней части
- 44. Скачать презентанцию
Новые информационные технологии в лингвистикеЛекция № 3а. Экспертная система Hearsay II – система распознавания речи
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1Новые информационные технологии в лингвистике
Харламов
Александр Александрович
© 2013 МГЛУ
Ин.
яз. им. М. Тореза
Слайд 2Новые информационные технологии в лингвистике
Лекция № 3а. Экспертная система Hearsay
II – система распознавания речи
Слайд 3 Система Hearsay-II - Разработана в рамках проекта DARPA - Система Hearsay-II
была разработана в университете Карнеги-Меллона с целью распознавания связной речи
на словаре 1000 слов4
Слайд 4 Система Hearsay-II - Это экспертная система, разработанная с целью показать
возможности решения специфических проблем понимания речи - А также возможности координации
независимых процессов в рамках кооперативного поведения, направленного на решение проблем4
Слайд 5 Система Hearsay-II - Базовые технологии, используемые в системе, включают как
оперирование символами (верхние уровни), так и обработку сигналов (нижние уровни) -
Объединение искусственно-интеллектуальных механизмов со специфическими акустическими и лингвистическими знаниями, было необходимо для решения задач понимания речи4
Слайд 6 Речевые звуки есть следствие множества последовательных трансформаций от намерения,
через семантические и синтаксические структуры, к речевой волне
4
Слайд 10 В случае понимания речи осуществляется обратный процесс: от речевой волны
– к пониманию намерения автора речевого сообщения. На каждом этапе
понимания возникают неясности и неопределенности4
Слайд 11 Эффективно работающая система распознавания речи, основанная на знаниях, должна удовлетворять
следующим требованиям: (1) Из всех возможных последовательностей операций (частных решений) хотя
бы одна должна приводить к корректной интерпретации4
Слайд 12 (2) Процедура анализа имеющихся вариантов интерпретации должна давать корректному варианту
более высокую оценку, чем другим конкурирующим вариантам (3) Вычислительные ресурсы (память
и время вычислений), необходимые для отыскания правильной интерпретации, не должны превышать определенный порог4
Слайд 13 - Представьте себе группу экспертов, которые сидят возле классной доски
и пытаются решить какую-либо проблему - Каждый эксперт является специалистом в
какой-то определенной области, имеющей отношение к решению проблемы - Формулировка проблемы и исходные данные записаны на доске4
Слайд 14 - Каждый из экспертов думает над тем, чем он может
помочь в решении проблемы - Если кто-либо из них чувствует, что
ему есть что сказать по этому поводу, он записывает свои соображения на доске - Эти соображения могут позволить другим экспертам внести определенный вклад в решение проблемы4
Слайд 16 Такая методика совместного решения проблем эффективна, если соблюдаются определенные соглашения: -
все эксперты должны говорить на одном и том же языке -
должен существовать протокол определения очередности выступлений, когда сразу несколько экспертов хватаются за мел и направляются к доске4
Слайд 17 Использование источников знаний в HEARSAY-II - Для генерации, комбинирования и развития
гипотез интерпретации в системе HEARSAY-II используется несколько источников знаний (разных
уровней) - Созданные гипотезы (интерпретации) разного уровня абстракции сохраняются на доске объявлений4
Слайд 18 - Каждый источник знаний можно считать в первом приближении набором
пар "условие-действие" - Система управляется прерываниями, что напоминает использование демонов во
фреймовых системах - Источники знаний загодя объявляют об активизированных в них условиях, извещая, какой вид модификации данных будет влиять на выполнение этих условий4
Слайд 19 - Большинство источников знаний в системе HEARSAY-II организовано так, что
они распознают данные на определенном уровне лингвистического анализа, а выполняемые
ими операции относятся к следующему по порядку уровню - Например, некоторый источник активизируется данными на силлабическом уровне и формирует лексическую гипотезу на уровне слов4
Слайд 224
- Решатель проблем системы Hearsay-II реконструирует намерение из гипотетических интерпретаций,
формулируемых на разных уровнях абстрагирования - Вычислительные ресурсы концентрируются на наиболее
перспективных вычислениях
Слайд 234
- Окончательная конфигурация системы включает решающие компоненты с целью генерации
и оценки речевых гипотез, а также для фокусировки управляющих механизмов
с целью выявления наиболее значимых гипотез
Слайд 244
Выполнение трех требований позволяет построить эффективный решатель:
- Только одна последовательность
применения источников знаний может быть корректной - Выбирается только одна правильная
общая интерпретация
Слайд 254
- Стоимость принятия решения ограничивается разумными пределами
- Это ведет к
ограничениям на число частичных интерпретаций - Чем больше неопределенность, тем больше
должно порождаться гипотез - Тем лучше должно быть качество выбора из имеющихся гипотез
Слайд 264
Решающая модель системы Hearsay-II
- Каждый источник знаний представлен как множество
пар условие-действие - Условный компонент описывает ситуацию, в которой источник знаний
может принять участие в принятии решения, деятельный компонент содержит информацию о том, какое действие производится, и как оно интегрируется в ситуацию
Слайд 274
- Источники знаний извлекают из сигнала акустические параметры, классифицируют акустические
сегменты в фонетические классы, распознают слова, оценивают фразы, а также
генерируют и оценивают гипотезы для нераспознанных слов или слогов
Слайд 294
Функциональное описание источников знаний системы понимания речи
Уровень получения сигнала, извлечения
параметров, сегментации, и разметки
Осуществляет оцифровку сигнала, измерение параметров, и разметку
Слайд 304
Функциональное описание источников знаний системы понимания речи
Уровень разметки слов
Создает гипотезы
слогового уровня из сегментов
Создает гипотезы-слова из слогов
Слайд 314
Функциональное описание источников знаний системы понимания речи
Уровень генерации фраз-островков
Создает гипотезы
последовательностей слов, которые представляют потенциальные фразы из слов-гипотез и слабых
грамматических знанийПытается интерпретировать последовательность слов, и, если возможно, создать гипотезу-фразу
Слайд 324
Функциональное описание источников знаний системы понимания речи
Уровень расширения фраз
Предсказывает все
возможные слова, которые синтаксически могут предшествовать или последовать фразе
Оценивает соответствия
между гипотезами-сегментами и парами слово-фразаСоздает гипотезы-фразы из верифицированных соответствий пар слово-фраза
Слайд 334
Функциональное описание источников знаний системы понимания речи
Уровень оценки, запрета, интерпретации
Оценивает
правильность новой, или модифицированной гипотез с использованием информации, из других
источников знаний
Слайд 344
Функциональное описание источников знаний системы понимания речи
Уровень оценки, запрета, интерпретации
Принимает
решение об остановке процесса (в случае наличия лучшего решения, или
израсходования доступных ресурсов) и осуществляет выбор лучшей гипотезы-фразы в качестве выхода
Слайд 364
Архитектура системы
Архитектура с классной доской не диктует проектировщику определенный режим
управления знаниями в системе, например нисходящую или восходящую стратегию построения
рассуждений
Слайд 374
Пример
Система работает в предметной области ответов на вопросы при поиске
документов из коллекции рефератов статей по компьютерным наукам
Например распознаются фразы:
«Which
abstracts refer to theory of communication?»«List those articles»
«What has McCarthy written since nineteen seventy-four».
Слайд 394
Пример
Грамматика устроена так, что семантические и прагматические ограничения содержатся прямо
в грамматике
Так вместо просто категории «имя», грамматика системы включает такие
категории как: «тема», «автор», «год» и «издатель»
Слайд 404
Пример
Такие грамматики называются семантическими грамматиками
В этой грамматике за каждым словом
может следовать 17 других слов из словаря
В обычной грамматике коэффициент
ветвления значительно выше – 51 слово в среднем
Слайд 414
Пример
Работу системы рассмотрим на примере распознавания последовательности «ARE ANY BY
FEIGENBAUM AND FELDMAN?» Каждый основной шаг системы, как правило, соответствует
действию одного источника знаний
Слайд 434
Пример
Речевая волна фразы представлена в нижней части рисунка
Выше - правильные
границы слов, определенные экспертами
Остальные уровни представляют гипотезы (представлены прямоугольниками), порожденные
источниками знанийГипотезы сгруппированы по уровням: сегменты, слоги, слова, последовательности слов и фразы
