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Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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270 16. Verwendung von Sprachmodellen<br />

Daten |V | Sprachmodell PP<br />

Conference Registration [?] 400 Bigramme 7<br />

Resource Management [?] 1000 Bigramme 20<br />

Resource Management 1000 Wortpaare 60<br />

Wall Street Journal [?] 60000 Bigramme 160<br />

Wall Street Journal 60000 Trigramme 120<br />

Süddeutsche Zeitung (SZ) 60000 Trigramme 400<br />

SZ mit Märchen als Test-Set 60000 Trigramme 1000<br />

Tabelle 16.1. Perplexitäten verschiedener Erkennungsaufgaben<br />

nahezu unverwechselbar. An solchen Stellen benötigt ein Spracherkenner<br />

die Information aus dem Sprachmodell überhaupt nicht. Um auch solche<br />

Phänomene zu erfassen, wurde der Begriff der akustischen Perplexität (im<br />

Englischen oft aperplexity genannt) eingeführt:<br />

APP = 2 HA mit HA = − 1<br />

n<br />

n<br />

log P(w1, w2, . . . wn−1, A(wn)) (16.13)<br />

i=1<br />

wobei A(w) die Menge der akustisch mit w verwechselbaren Wörter<br />

ist. Die Definition ist also ganz analog zur reinen Perplexität, nur daß die<br />

Wahrscheinlichkeit für das letzte Wort durch die Wahrscheinlichkeit für eine<br />

Klasse von Wörtern ersetzt wird. In der Praxis wird die akustische Perplexität<br />

allerdings recht selten angegeben. Der Vorteil, den die Perplexität hat,<br />

nämlich bei der Beschreibung Schwierigkeit einer Erkennungsaufgabe, vom<br />

verwendeten Erkenner ganz unabhängig zu sein, geht bei der akustischen<br />

Perplexität verloren, denn die Definition der akustisch verwechselbaren<br />

Wörter hängt sehr wohl auch vom verwendeten Erkenner ab. Zumindest ist<br />

es nicht in jedem Fall selbstverständlich ob zwei Wörter verwechselbar sind<br />

oder nicht.

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