Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

322 18. Effiziente Decodierverfahren
Die tatsächliche Zeitersparnis für den Suchalgorithmus ist in der Praxis
etwas geringer als der Anteil der eingesparten Zustände. Zwar müssen
weniger Zustandsexpansionen berechnet werden, aber bei der Berechnung
der Emissionswahrscheinlichkeiten kann auch schon im linearen Fall mit
Hilfe eines Caches die Mehrfachberechnung derselben Wahrscheinlichkeiten
umgangen werden.
18.3.1 Verzögerte Bigramme
Wenn die Modellachse als Baum dargestellt ist, dann ist es nicht mehr
möglich, beim Übergang aus dem letzten Zustand eines Wortes in das
nächste Wort eine Bigramm-Wahrscheinlichkeit zu verwenden. In Abb. 18.7
ist zu sehen, wie der Übergang aus dem letzten Zustand des Wortes HUT
in den ersten Zustand des Wortes HOF bei linearer Anordnung mit einer
Bigramm Wahrscheinlichkeit versehen werden kann, bei einer baumartigen
Anordnung aber nicht.
P(HOF|HUT) P(?|HUT)
H U T
H
H
U F
O F
Abb. 18.7. Bigrammwahrscheinlichkeit nicht bei Übergang anwendbar
Bei der Baumstruktur steht beim Betreten des Zustands H noch nicht
fest, zu welchem Wort der Zustand einmal gehören wird. Dies ist erst dann sicher,
wenn der letzte Zustand eines Wortes betreten wird. Da aber – wie oben
beschrieben – die Information über das beste Vorgängerwort beim Berechnen
des Viterbi-Algorithmus durchpropagiert wird ist dies auch beim Betreten
des letzten Zustands eines Wortes bekannt. Die Bigrammwahrscheinlichkeit
kann nun an dieser Stelle zur kumulativen Hypothesenwahrscheinlichkeit
dazumultipliziert werden. Dies geschieht zwar spät (daher ” verzögerte
Bigramme“, engl: delayed bigrams) [?], aber immer noch rechtzeigtig, um am
Ende eine völlig korrekte Gesamthypothesenwahrscheinlichkeit zu erhalten.
Dennoch gibt es bei der Verwendung von verzögerten Bigrammen
Probleme. Diese manifestieren sich insbesondere bei der Suchraumbeschneidung.
Wenn Beschneidungsentscheidungen in einem Zustand, der kein
H
U
O
T
F
F