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Com o avanço da tecnologia de reconhecimento automático da fala (ASR), cada vez mais aplicações de processamento da linguagem natural (PNL) têm sido utilizadas no nosso quotidiano, tais como a tradução da linguagem falada, a resposta automática a perguntas, a recuperação de informações da fala, etc. Ao lidar com o discurso espontâneo reconhecido, surgem vários problemas naturais. Em primeiro lugar, o discurso reconhecido não tem pontuação nem informação sobre os limites das frases. Em segundo lugar, o discurso espontâneo contém disfluências que não contêm informações úteis sobre o conteúdo. A…mehr

Produktbeschreibung
Com o avanço da tecnologia de reconhecimento automático da fala (ASR), cada vez mais aplicações de processamento da linguagem natural (PNL) têm sido utilizadas no nosso quotidiano, tais como a tradução da linguagem falada, a resposta automática a perguntas, a recuperação de informações da fala, etc. Ao lidar com o discurso espontâneo reconhecido, surgem vários problemas naturais. Em primeiro lugar, o discurso reconhecido não tem pontuação nem informação sobre os limites das frases. Em segundo lugar, o discurso espontâneo contém disfluências que não contêm informações úteis sobre o conteúdo. A falta de pontuação e de informação sobre os limites das frases e a presença de disfluência afectam o desempenho das tarefas de PNL a jusante. Assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver ou melhorar algoritmos para detetar automaticamente os limites das frases, adicionar pontuação e identificar palavras disfluentes no discurso reconhecido, de modo a melhorar o desempenho das tarefas de PLN a jusante.
Autorenporträt
Wang Xuancong doutorou-se em ciências da computação na Escola de Computação da Universidade Nacional de Singapura em 2015. Tem um interesse muito vasto pela ciência, em particular pela informática aplicada e pela física.