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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
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