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• W2010505910 abstract "According to discourse theories in linguistics, conversational utterances possess an informational structure. That is, each sentence consists of two components: the given and the new. The given refers to information that has previously been conveyed in the conversation such as that in That's interesting. The new section of a sentence introduces additional information that is new to the conversation such as the word interesting in the previous example. In this work, we take advantage of this inherent structure for the purpose of automatic conversational speech recognition by building sub-sentence discourse language models (LMs) to represent the bi-modal nature of each conversational sentence. The internal sentence structure is captured with a statistical sentence model regardless of whether the input sentences are linguistically or acoustically segmented. The proposed model is verified on the Switchboard corpus. The resulting model contributes to a reduction in both LM perplexity and word recognition error rate. Linguistische Diskurstheorien gehen davon aus, daß Äußerungen in einer Konversation eine Informationsstruktur besitzen, d.h., daß jeder Satz aus zwei Komponenten besteht: dem Gegebenen und dem Neuen. Das Gegebene bezieht sich auf Informationen, die bereits im Dialog vorgebracht wurden, wie z.B. “das” in “das ist interessant”. Der das Neue enthaltende Satzteil führt zusätzliche Informationen ein, die im Dialog neu sind, wie z.B. das Wort “interessant” im obigen Beispiel. In dieser Arbeit nutzen wir diese inhärente Struktur zum Zweck der automatischen Erkennung der Konversationssprache, indem wir Diskurs-Sprachmodelle unterhalb der Satzebene konstruieren, die den bimodalen Charakter jedes Satzes im Dialog repräsentieren. Die interne Satzstruktur wird mit einem statistischen Satzmodell beschrieben, unabhängig davon, ob die Eingabesätze linguistisch oder akustisch segmentiert sind. Das vorgeschlagene Modell wird anhand des Switchboard-Korpus verifiziert. Das resultierende Modell trägt zu einer Reduktion sowohl der Satzperplexität als auch der Worterkennungsrate bei." @default.
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