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    Verificaci贸n de tema en sistemas de di谩logo mediante la aplicaci贸n de un test de hip贸tesis bayesiano

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    Uno de los aspectos m谩s complejos de cualquier sistema de di谩logo consiste en identificar la intenci贸n del usuario y en distinguir los errores de reconocimiento. En este art铆culo presentamos una nueva aproximaci贸n a la tarea de decidir qu茅 ha dicho el usuario y qu茅 quiere hacer en cada momento del di谩logo. Para ello empleamos clasificadores estad铆sticos dirigidos por medidas de confianza generadas en paralelo por varios reconocedores adaptados a los diferentes temas del di谩logo. Esta aproximaci贸n se ha mostrado especialmente adecuada para temas dif铆ciles, como los nombres propios o las confirmaciones. La arquitectura utilizada mejora sustancialmente la tasa de reconocimiento y permite identificar la intenci贸n del usuario y detectar los cambios de tema.One of the most difficult aspects of any dialogue system is the identification of user intention and recognition errors. In this paper, we present a novel approach to the task of deciding what the user has said and what she wants to do next. We use statistic classifiers driven by confidence measures which are generated in parallel by several topic-adapted speech recognizers. This approach has shown to be especially suited for difficult topics, such as proper names or confirmations. Recognition performance is greatly enhanced through the use of this architecture, which helps also in the identification of user intention and user-initiated topic change
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