Fortschritte bei der Zeichensetzung und der Vorhersage von Unflüssigkeiten
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Mit der Weiterentwicklung der automatischen Spracherkennung (ASR) werden in unserem täglichen Leben immer mehr Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) eingesetzt, wie z. B. die Übersetzung gesprochener Sprache, die automatische Beantwortung von Fragen, die Sprachinformationsabfrage usw. Beim Umgang mit erkannter spontaner Sprache treten mehrere natürliche Probleme auf. Erstens enthält erkannte Sprache keine Informationen zu Satzzeichen oder Satzgrenzen. Zweitens enthält spontane Sprache Unflüssigkeiten, die keine nützlichen inhaltlichen Informationen enthalten. Das Fehlen ...
Mit der Weiterentwicklung der automatischen Spracherkennung (ASR) werden in unserem täglichen Leben immer mehr Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) eingesetzt, wie z. B. die Übersetzung gesprochener Sprache, die automatische Beantwortung von Fragen, die Sprachinformationsabfrage usw. Beim Umgang mit erkannter spontaner Sprache treten mehrere natürliche Probleme auf. Erstens enthält erkannte Sprache keine Informationen zu Satzzeichen oder Satzgrenzen. Zweitens enthält spontane Sprache Unflüssigkeiten, die keine nützlichen inhaltlichen Informationen enthalten. Das Fehlen von Satzzeichen und Satzgrenzeninformationen und das Vorhandensein von Unflüssigkeiten beeinträchtigen die Leistung nachgelagerter NLP-Aufgaben. Ziel dieser Arbeit ist es daher, Algorithmen zu entwickeln oder zu verbessern, um Satzgrenzen automatisch zu erkennen, Satzzeichen hinzuzufügen und unflüssige Wörter in erkannter Sprache zu identifizieren, um die Leistung nachgelagerter NLP-Aufgaben zu verbessern.
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