Statistical natural language understanding using hidden clumpings

Statistical natural language understanding using hidden clumpings
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使用隐藏聚类的统计自然语言理解

DOI：
10.1109/icassp.1996.540319
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发表时间：
1996
期刊：
1996 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing Conference Proceedings
影响因子：
--
通讯作者：
S. D. Pietra
S. D. Pietra
中科院分区：
--
文献类型：
--
作者：
M. Epstein;K. Papineni;S. Roukos;T. Ward;S. D. Pietra

文献摘要

被引文献

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提出了一种基于源-通道范式的自然语言理解方法，并将其应用于ARPA的航空旅行信息服务(ATIS)领域。该模型使用的技术与IBM在统计机器翻译中使用的技术类似。使用精确匹配算法训练参数；使用模型层次结构来帮助从较简单的模型引导较复杂的模型。
We present a new approach to natural language understanding (NLU) based on the source-channel paradigm, and apply it to ARPA's Air Travel Information Service (ATIS) domain. The model uses techniques similar to those used by IBM in statistical machine translation. The parameters are trained using the exact match algorithm; a hierarchy of models is used to facilitate the bootstrapping of more complex models from simpler models.