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Robust understanding of the spontaneous speech in spoken human-computer dialog conceptual stochastic decoding
dc:subject
Modélisation stochastique Thèses et écrits académiques Dialogue oral Compréhension robuste ommunication homme-machine Segments conceptuels Parole spontanée Interaction homme-machine Communication orale Interaction humain-machine Modèles de langage
skos:prefLabel
Compréhension robuste de la parole spontanée dans le dialogue oral homme-machine, décodage conceptuel stochastique
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Compréhension robuste de la parole spontanée dans le dialogue oral homme-machine, décodage conceptuel stochastique
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skos:note
La problématique de la thèse concerne l'élaboration d'un modèle de compréhension littérale robuste de la parole spontanée dans un contexte d'application finalisée. Le mémoire expose d'abord la problématique de la compréhension robuste. Nous présentons ensuite notre modélisation fondée sur une approche stochastique et conceptuelle. Nous présentons les principes retenus pour l'élaboration de deux modèles de langage de granularité différente. Puis, nous proposons des extensions de notre modèle afin de faire face à la présence de mots mal reconnus et d'optimiser la compréhension en considérant le contexte du dialogue... The thesis problematic concerns the elaboration of a robust literal understanding model of spontaneous speech in the context of task-oriented application. The report first set out robust understanding of spontaneous speech problematic. Then, we present our modelling based on a stochastic and conceptual approach. We describe the principles retained for the conception of two language models with different granularities. We then propose extensions to our model in order to face the presence of unknown or misrecognized words from recognition string, and to optimise the understanding process, while taking into account the knowledge of the dialog context...
dc:type
Text
n20:P1001
n21:T1009
rdaw:P10219
2002
rdau:P60049
n19:1020