Языковая модель кэширования
-
Основы языковой модели кэширования
- Языковая модель кэширования — статистическая модель для обработки естественного языка.
- Присваивает вероятности последовательностям слов на основе распределения вероятностей.
- Важна для систем распознавания речи и машинного перевода, повышая точность распознавания.
-
Особенности и применение
- Содержит компонент кэширования для повышения вероятности слов, встречающихся в тексте.
- Используется в системах распознавания речи для уменьшения ошибок при распознавании редких слов.
- Пример: распознавание «слон» как «elephant» после нескольких повторений.
-
Развитие и применение
- Впервые предложена в 1990 году, IBM экспериментировала с концепцией.
- Снижает текстовые ошибки на 24% при первых диктовках.
- Улучшает предсказание слов по сравнению с N-граммами, учитывая «хаотичность» использования слов.
-
Адаптация к современным технологиям
- Концепция адаптирована для нейронных сетей, включая RNN и FN-LM.
- Улучшает адаптацию к предметной области и снижает сложность моделей.
-
Рекомендации и дальнейшее чтение
- Статья предлагает дополнительные ресурсы для изучения искусственного интеллекта, обработки естественного языка и машинного перевода.