Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

274 16. Verwendung von Sprachmodellen
p−(wk|wk−1, wk−2, . . . w k−(n−1)) (16.21)
T −1
= p+(wk|wk−1, wk−2, . . . wk−(n−T)) · b(w1, w2, . . . wk−t)
t=1
16.6 Verschiedene weitere Sprachmodelle
Die mit großem abstand beliebtesten Sprachmodelle in der Spracherkennung
sind n-Gramme. Dennoch gibt es auch andere Ansätze, die erfolgreich
eingesetzt werden. Meist handelt es sich dann um besondere Erkennungsaufgaben,
für die n-Gramm weniger geeignet sind, weil zum Beispiel zu wenige
oder gar keine Trainingsdaten vorhanden sind, oder weil die verwendete
Sprache bestimmte Eigenschaften hat – zum Beispiel Kommandosprache,
Buchstabieren, und so weiter. In anderen Fällen, in denen die alternativen
Sprachmodell zum Einsatz kommen, sind oft solche, in denen sie mit
vorhandenen n-Grammen interpoliert oder parallel dazu verwendet werden.
Im folgenden werden einige besondere Methoden der Sprachmodellierung
vorgestellt.
16.6.1 Trigger
Die Wahrscheinlichkeit für die Beobachtung bestimmter Wörter hängt oft
davon ab, ob andere Wörter zuvor beobachtet worden sind. Sicher ist es
wahrscheinlicher, das Wort ” Geld“ zu beobachten, wenn im Laufe eines
Dokuments oder eines Dialogs zuvor das Wort ” Bank“ verwendet wird, als
wenn ” Bank“ nicht vorkommt. Solche Wortpaare nennt man Trigger-Paare.
Oft ist es so, daß beide Wörter eines Trigger-Paars ihre Wahrscheinlichkeiten
gegenseitig beeinflussen. Beim Einsatz von Trigger-Paaren verwendet man
meist für jedes beobachtbare Wort w aus einem Katalog von wichtigen
Wörtern, eine Liste von Trigger-Partnern zusammen mit den dazu gehörigen
erhöhten Beobachtungswahrscheinlichkeiten. Trigger-Modelle verändern also
die Wortwahrscheinlichkeiten zur Laufzeit des Erkenners. Die Hypothese
einer erkannten Äußerung beeinflußt die Erkennung der nachfolgenden
Äußerungen.
16.6.2 Cache
Die Idee, die hinter Cache-Sprachmodellen steckt basiert auf der Annahme,
daß ähnlich wie bei Trigger-Modellen die Wahrscheinlichkeiten für einzelne
Wörter aber auch für Wortfolgen vom Thema abhängt, über das gerade