Automatic classification of dialogue contexts for dialogue predictions

Popovici, Cosmin; Baggia, Paolo; Laface, Pietro; Moisa, L.

doi:10.21437/icslp.1998-65

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“…Then, an automatic approach for clustering dialogue states was also investigated [11]. The method was based on the mutual information between two clusters of dialogue-states, and it even suggests an appropriate number of dialogue-state clusters (73 dialogue states were mapped into 7 dialogue-state dependent LMs).…”

Section: Auto-classification Of Dialogues Statesmentioning

confidence: 99%

Parameter tying and gaussian clustering for faster, better, and smaller speech recognition

Baggia¹,

Kellner²,

Pérennou³

et al. 1999

6th European Conference on Speech Communication and Technology

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The aim of this paper is to describe the experiences gained in the field of language modelling during the LE-3 ARISE (Automatic Railway Information Systems for Europe) project. All of the different techniques presented in this paper are related to the field of Spoken Dialogue Systems, and they cope with the issues of limited amount of training material and the exploitation of the constraints available in a dialogue system. The results obtained may be useful for the future development of similar applications.

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Section: Auto-classification Of Dialogues Statesmentioning

confidence: 99%

Parameter tying and gaussian clustering for faster, better, and smaller speech recognition

Baggia¹,

Kellner²,

Pérennou³

et al. 1999

6th European Conference on Speech Communication and Technology

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“…En este caso se puede formular una pregunta en la que se ofrezcan las diferentes ahernativas para que el usuario elija una de ellas o se puede realizar una pregunta abierta que permita recoger el objetivo solicitado con alguna información adicional. En la bibliografía podemos ver algunos trabajos relacionados con la clasificación de objetivos (Wright et al, 1997;Popovici et al, 1998). A partir de este punto el gestor de diálogo va generando los turnos según las acciones en el orden de prioridad siguiente (Ward y Pellom, 1999):…”

Section: Modelo Basado En Plantillasunclassified

Mejora de servicios por teléfono con reconocimiento de habla. Nueva generación de servidores vocales interactivos

Hernández¹

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A-8 A.2.2 Funcionalidad del Lenguaje en el entorno TADE A-9 A.2.3 Servicios comerciales desarrollados con el entorno TADE A-13 A.3 Servicio de páginas blancas A-14 A.4 Servicio de información y reservas de billetes de tren A-17 Apéndice B. Experimentos independientes del locutor en el reconocedor de nombres deletreados B-1 índice de contenidos Apéndice C. Inventarios de alófonos utilizado en el reconocedor de fechas y horas C-1 Apéndice D. Escenarios y cuestionario diseñado para la evaluación en la etapa de simulación D-1 D.l Escenarios D-1 D.2 Cuestionario D-2 Apéndice E. Escenarios y cuestionario diseñado para la evaluación final del sistema de información de tren E-1 Apéndice F. Recomendaciones auxiliares para el diseño de gestores de diálogo en SVIs F-1 Apéndice G. Evaluación de campo del sistema de información y reserva ferroviaria según el tipo de usuario G-1 G.l Evaluación en el entorno uitíversitario G-1 G.2 Evaluación de los empleados de RENFE G-2 BIBLIOGRAFÍA Bibliografía Biblio-1 XI XXIMejora de servicios automáticos con reconocimiento del habla La presentación de esta metodología se ha realizado mediante su aplicación al caso de un servicio de información y reserva de billetes de tren.

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