Probabilist language model in speech recognition

Abstract

Dans les diverses tâches de reconnaissance de la parole, en particulier celles qui utilisent un large vocabulaire, il est nécessaire d'avoir un modèle de langage qui participe au choix des candidats pour la suite de la phrase. L'idée de construire un modèle probabiliste adapté à cette tâche provient naturellement du fait que la succession des mots dans une phrase est soumise à des contraintes d'ordres grammatical et sémantique. Le principe est d'estimer la probabilité conditionnelle de l'apparition d'un mot, le début de la phrase étant fixé. Après avoir posé le problème du modèle adapté à un large vocabulaire et une tâche naturelle, les auteurs présentent un outil théorique (Source de Markov en théorie de l'information), utile à sa formalisation, et les méthodes automatiques d'estimation des paramètres nécessaires. Puis ils exposent l'expérience d'un modèle particulier pour l'anglais, et ses résultats. © 1984 Springer-Verlag.