基于全信息自然语言理解的语音识别后文本处理

• 作者: 周延泉 李蕾 王枞 许晶 钟义信 龚媛
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 全信息 自然语言处理 语音识别后处理 可信度
• 年，卷（期）: 2006,（z2）
• 页码范围: 192-196
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4550字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-5321.2006.z2.043

摘要

将全信息(自然语言的语法、语义和语用信息)自然语言理解应用到可靠语音功能的研究中,提出在语音识别之后增加一个全信息自然语言理解的文本后处理功能,通过深入分析词语的语法信息(位置、识别稳定度)、语义信息(语句目标含义)和语用信息(语境和谐度)对语音识别结果语句进行评估、检错和纠错,最终输出优化语句.实验结果表明,增加全信息自然语言理解后处理,可使识别正确率获得较好改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟义信	北京邮电大学信息工程学院	128	2678	27.0	48.0
2	王枞	北京邮电大学信息工程学院	45	479	10.0	21.0
3	李蕾	北京邮电大学信息工程学院	23	447	9.0	21.0
4	周延泉	北京邮电大学信息工程学院	15	141	7.0	11.0
5	许晶	北京邮电大学信息工程学院	1	7	1.0	1.0
6	龚媛	北京邮电大学信息工程学院	1	7	1.0	1.0