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Modèles de langage pour la reconnaissance de la parole

 

L'essentiel de nos travaux ont porté cette année sur l'amélioration de la méthode de classification automatique du lexique et de l'affinement des paramètres du modèle de langage.

Concernant la clasification automatique du lexique nous avons opté pour une méthode fondée sur le recuit simulé amélioré. Contrairement à ce qui se fait habituellement, nous avons proposé une méthode qui autorise seulement le déplacement de certains mots : ceux qui sont les plus plausibles au sens linguistique [76]. Nous avons comparé notre algorithme à celui proposé dans la littérature et nous avons constaté une complexité moindre en temps de calcul et une meilleure formation des classes syntaxiques de mots. Un autre avantage de la méthode que nous avons proposée réside dans le fait qu'elle permet de trouver le meilleur compromis entre le nombre de classes choisies et la perplexité du modèle de langage.

Le deuxième point que nous avons traité est l'amélioration des paramètres du modèle de langage [40], dans le cadre du projet AUPELF (cf.  § 4.17 ).