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An example-based method for estimating attributes of out-of-vocabulary words for spoken dialogue systems

机译:基于示例的语音对话系统的语音外词属性估计方法

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摘要

This paper proposes a new example-based method for estimating attributes of out-of-vocabulary (OOV) words in user utterances through natural conversation without explicit Q/A. This method is advantageous because there are many cases in which the system can continue a dialogue if only attributes of OOV words are acquired. We evaluated the proposed method using examples collected from dialogues between the weather information system and the user, and making the user utterance including OOV words by assuming a part of the system's understanding of the user utterance to be OOV words. The proposed method achieved attribute estimation accuracy of 69 %.
机译:本文提出了一种新的基于示例的方法,该方法通过自然对话在没有明确Q / A的情况下估计用户话语中的词汇量(OOV)单词的属性。该方法是有利的,因为在许多情况下,如果仅获取OOV单词的属性,则系统可以继续对话。我们使用从天气信息系统与用户之间的对话中收集的示例评估了提出的方法,并通过假设系统对用户话语的理解的一部分为OOV词,使用户话语包括OOV词。该方法实现了69%的属性估计精度。

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