Institutional Repository
Technical University of Crete
EN  |  EL



My Space

Statistical methods for dialogue systems

Georgiadou Despoina

Simple record

Extent86 pagesen
TitleΣτατιστικές μέθοδοι για συστήματα φωνητικού διαλόγου el
TitleStatistical methods for dialogue systemsen
CreatorGeorgiadou Despoinaen
CreatorΓεωργιαδου Δεσποιναel
Contributor [Thesis Supervisor]Digalakis Vasilisen
Contributor [Thesis Supervisor]Διγαλακης Βασιληςel
Contributor [Committee Member]Lagoudakis Michaelen
Contributor [Committee Member]Λαγουδακης Μιχαηλel
Contributor [Committee Member]Diakoloukas Vasilisen
Contributor [Committee Member]Διακολουκας Βασιλeioςel
Academic UnitΠολυτεχνείο Κρήτης: Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστώνel
Content SummaryΗ αυτόματη κατανόηση της ομιλίας περιλαμβάνει μια σειρά από διαδικασίες. Ανάμεσα τους μία από τις κυριότερες και πιο δύσκολες είναι η εξαγωγή σημαντικής πληροφορίας (slot-filling). Τα τελευταία χρόνια, οι καλύτερες προσεγγίσεις σε αυτόν τον τομέα βασίζονται σε νευρωνικά δίκτυα με ανατροφοδότηση (RNNs). Ωστόσο, όταν χρησιμοποιούνται στην απλούστερη μορφή τους τα RNNs, δεν μπορούν να μάθουν αποδοτικά τις εξαρτήσεις που υπάρχουν σε μεγάλες χρονικά αποστάσεις στα δεδομένα. Σε αυτή την εργασία, προτείνουμε τη χρήση αρχιτεκτονικών ClockWork νευρωνικών δικτύων με ανατροφοδότηση (CW-RNN) για τη διαδικασία του slot-filling. Το CW-RNN είναι μια παραλλαγή της αρχιτεκτονικής RNN στην οποία εφαρμόζονται πολλαπλοί χρονισμοί στην ανατροφοδότηση συγκεκριμένων ομάδων από νευρώνες. Η αρχιτεκτονική CW-RNN έχει αποδειχθεί ότι είναι πολύ αποδοτική παρότι διατηρεί σχετικά μικρή πολυπλοκότητα. Επιπλέον, το CW-RNN έχει εγγενώς πολύ μεγαλύτερη ικανότητα να μοντελοποιεί εξαρτήσεις σε χρονικά μεγάλες αποστάσεις. Για τα πειράματά μας με την αρχιτεκτονική CW-RNN επιλέξαμε τα δεδομένα αναφοράς από το Air Travel Information System (ATIS). Παράλληλα προτείνουμε αρκετές καινοτόμες εκδοχές του CW-RNN και διαπιστώνουμε ότι υπερτερούν σημαντικά των απλών RNN αφού επιτυγχάνουν σημαντικά καλύτερα αποτελέσματα, διατηρώντας ταυτόχρονα μικρότερη πολυπλοκότητα.el
Content SummaryA prevalent and challenging task in spoken language understanding is slot filling. Currently, the best approaches in this domain are based on recurrent neural networks (RNNs). However, in their simplest form, RNNs cannot learn long-term dependencies in the data. In this work, we propose the use of ClockWork recurrent neural network (CW-RNN) architectures in the slot-filling domain. CW-RNN is a multi-timescale implementation of the simple RNN rchitecture, which has proven to be powerful since it maintains relatively small model complexity. In addition, CW-RNN exhibits a great ability to model long-term memory inherently. In our experiments on the ATIS benchmark data set, we also evaluate several novel variants of CW-RNN and we find that they significantly outperform simple RNNs and they achieve results among the state-of- the-art, while retaining smaller complexity. en
Type of ItemΜεταπτυχιακή Διατριβήel
Type of ItemMaster Thesisen
Date of Item2017-07-28-
Date of Publication2017-
SubjectΑrtificial neural networksel
SubjectΤεχνητά νευρωνικά δίκτυαel
Bibliographic CitationDespoina Georgiadou, "Statistical methods for dialogue systems", Master Thesis, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2017el
Bibliographic CitationΔέσποινα Γεωργιάδου, "Στατιστικές μέθοδοι για συστήματα φωνητικού διαλόγου ", Μεταπτυχιακή Διατριβή, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2017el

Available Files