Diseño y comparación de varias aproximaciones estadísticas a la comprensión del habla en dos tareas e idiomas distintos

Abstract

En este artículo se presenta un estudio de diversas aproximaciones al problema de la comprensión del habla en dominios semánticos restringidos. Se proponen dos sistemas basados en modelos generativos y se comparan con un sistema basado en un método discriminativo. La experimentación se ha realizado sobre dos tareas diferentes, DIHANA y MEDIA, que a su vez están en dos idiomas diferentes. El uso de las dos tareas tiene interés no sólo por las diferencias en la forma de expresar los conceptos en los dos idiomas, sino también por las diferencias en la forma de representar la semántica. Los resultados muestran la capacidad de los modelos estadísticos aprendidos automáticamente para representar la semántica, incluso cuando se trata con voz, que introduce errores generados en el proceso de reconocimiento.

In this paper, a study of different approaches to the problem of speech understanding in restricted semantic domains is presented. Two systems based on generative models are proposed and they are compared with a system based on discriminative methods. The experiments were conducted on two different tasks, DIHANA and MEDIA, which are in two different languages. The use of the two tasks is of interest not only because of the differences in how concepts are expressed in both languages, but also because of the differences in the way of representing the semantics. The results show the ability of automatically learned statistical models to represent the semantics, even when dealing with voice input, which introduces errors that are generated in the recognition process.