Learning with noisy supervision for Spoken Language Understanding

Data-driven spoken language understanding (SLU) systems need semantically annotated data which are expensive, time consuming and prone to human errors. Active learning has been successfully applied to automatic speech recognition and utterance classification. In general, corpora annotation for SLU i...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2008 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing s. 4989 - 4992
Hlavní autoři:	Raymond, C., Riccardi, G.
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.03.2008
Témata:	Active Learning Conditional Random Fields Costs Data mining Humans Labeling Machine learning algorithms Natural languages Noise level Noise robustness Spoken Language Understanding Uncertainty
ISBN:	9781424414833, 1424414830
ISSN:	1520-6149
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!