6.1. Spoken dialogue systemsWutiwiw

6.1. Spoken dialogue systems
Wutiwiwatchai and Furui (2003b) initiated the first
complete Thai spoken dialogue system in the domain of
hotel reservation. Their subsequent works investigated a
novel spoken language understanding (SLU) component
(Wutiwiwatchai and Furui, 2006; Wutiwiwatchai and
Furui, 2003a; Wutiwiwatchai and Furui, 2004a), which
was suitable for languages with weak grammars such as
Thai. The SLU model consisted of three parts: concept
extraction based on weighted finite-state automata; goal
identification using a pattern classifier; and, concept-value
extraction based on simple rules. The model was claimed
to be able to handle sentences with highly flexible grammar.
Moreover, the SLU model can be trained by a
partially annotated corpus and hence is expected to be
applicable to other languages and dialogue domains as
well. A more efficient method of concept extraction introduced
in their subsequent work was a hybrid statistical
and structural semantic model, which was implemented
on the basis of weighted finite-state automata (Wutiwiwatchai
and Furui, 2004b).
In 2005, Suchato et al. (2005) set up another Thai spoken
dialogue system in the domain of call routing, which
helped connect a desired person to a customer. They evaluated
two dialogue flows, a one-step request where the
customer input both the contact name and his/her
department, and a two-step request where the name of
the department needed to be input prior to the name of
the person within that department. Although the system
was simple, it showed a higher potential for the use of this
speech recognition engine over a telephone network.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

6.1 การสนทนาระบบWutiwiwatchai และ Furui (2003b) เริ่มแรกทำระบบสนทนาไทยในโดเมนของจองห้องพัก ตรวจสอบการปฏิบัติงานภายหลังการนวนิยายพูดภาษาเข้าใจ (SLU) ส่วนประกอบ(Wutiwiwatchai และ Furui, 2006 Wutiwiwatchai และFurui, 2003a Wutiwiwatchai และ Furui, 2004a), ซึ่งไม่เหมาะกับ grammars อ่อนแอเช่นไทย รุ่น SLU ประกอบด้วย 3 ส่วน: แนวคิดแยกตามออโตมาตาสถานะจำกัดน้ำหนัก เป้าหมายรหัสที่ใช้ classifier รูปแบบ และ แนวคิดค่าแยกตามกติกาง่าย ๆ แบบจำลองถูกอ้างสามารถจัดการกับประโยค มีไวยากรณ์ที่มีความยืดหยุ่นสูงนอกจากนี้ รุ่น SLU สามารถรับคำสอนโดยการบางส่วนของการใส่คำอธิบายประกอบคอร์พัสคริ และดังนั้น คาดว่าจะใช้กับภาษาอื่น ๆ และโดเมนโต้เป็นดี วิธีการสกัดแนวคิดที่นำมาใช้มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการทำงานของพวกเขาต่อมาถูกผสมทางสถิติและโครงสร้างทางตรรก ซึ่งได้ดำเนินการโดยออโตมาตาสถานะจำกัดถ่วงน้ำหนัก (Wutiwiwatchaiก Furui, 2004b)ในปี 2005, Suchato et al. (2005) ตั้งค่าพูดไทยอีกบทสนทนาระบบในโดเมนของการเรียกสาย การช่วยเชื่อมต่อผู้ที่ต้องการ จะมีประเมินสองโต้ไหล คำขอขั้นตอนเดียวเป็นการลูกค้าป้อนข้อมูลชื่อผู้ติดต่อทั้งสอง และเขา/เธอแผนก และสองขั้นตอนการร้องขอชื่อต้องป้อนก่อนชื่อของแผนกบุคคลในแผนกนั้น ๆ แม้ว่าระบบนำ พบว่ามีศักยภาพสูงในการใช้งานนี้โปรแกรมการรู้จำเสียงผ่านเครือข่ายโทรศัพท์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

6.1 ระบบการสนทนาพูด
Wutiwiwatchai และ Furui (2003b) เริ่มแรกที่สมบูรณ์แบบไทยพูดบทสนทนาในระบบโดเมนของการจองโรงแรม ผลงานของพวกเขาที่ตามมาสอบสวนความเข้าใจภาษาพูดนวนิยาย (SLU) ส่วนประกอบ (Wutiwiwatchai และ Furui 2006; Wutiwiwatchai และFurui, 2003a; Wutiwiwatchai และ Furui, 2004a) ซึ่งเป็นที่เหมาะสมสำหรับภาษาที่มีไวยากรณ์ที่อ่อนแอเช่นไทย รูปแบบ SLU ประกอบด้วยสามส่วนคือแนวคิดการสกัดขึ้นอยู่กับออโตจำกัด รัฐถ่วงน้ำหนัก; เป้าหมายการระบุการใช้ลักษณนามรูปแบบ; และแนวความคิดที่มีมูลค่าการสกัดบนพื้นฐานของกฎง่ายๆ รูปแบบที่ได้รับการอ้างว่าจะสามารถที่จะจัดการกับประโยคที่มีความยืดหยุ่นสูงไวยากรณ์. นอกจากนี้ยังมีรูปแบบการ SLU สามารถผ่านการฝึกอบรมโดยคลังข้อเขียนบางส่วนและด้วยเหตุนี้คาดว่าจะมีผลบังคับใช้กับภาษาอื่นๆ และการเจรจาโดเมนเป็นอย่างดี วิธีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นของแนวคิดการสกัดนำมาใช้ในการทำงานของพวกเขาที่ตามมาเป็นไฮบริดทางสถิติและโครงสร้างรูปแบบความหมายที่ถูกนำมาใช้บนพื้นฐานของออโตจำกัด รัฐถ่วงน้ำหนัก (Wutiwiwatchai และ Furui, 2004b). ในปี 2005 สุชาโต et al, (2005) การตั้งค่าอื่นพูดไทยระบบการสนทนาในโดเมนของการกำหนดเส้นทางสายซึ่งช่วยเชื่อมต่อเป็นคนที่ต้องการให้กับลูกค้า พวกเขาได้รับการประเมินทั้งสองไหลเจรจาขอขั้นตอนเดียวที่ป้อนข้อมูลลูกค้าทั้งชื่อติดต่อและของเขา/ เธอสรรพสินค้าและการร้องขอที่สองขั้นตอนที่ชื่อของฝ่ายที่จำเป็นในการป้อนข้อมูลก่อนที่จะมีชื่อของคนที่อยู่ในนั้นแผนก แม้ว่าระบบได้ง่ายมันแสดงให้เห็นศักยภาพที่สูงขึ้นสำหรับการใช้งานในครั้งนี้การรู้จำเสียงผ่านเครือข่ายโทรศัพท์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

6.1 . พูดสนทนาและระบบ
wutiwiwatchai ฟูรู ( 2003b ) ริเริ่มครั้งแรก
สมบูรณ์ไทย บทสนทนาที่ใช้ในระบบโดเมนของ
จองโรงแรม ของพวกเขาที่ตามมาทำงานตรวจสอบ
นวนิยายพูดความเข้าใจภาษา ( slu )
( และส่วนประกอบ wutiwiwatchai ฟูรู , 2006 ; wutiwiwatchai
ฟูรูอิ และ 2003a ; wutiwiwatchai ฟูรู , และ ,
2004a ) ซึ่งเหมาะสมกับไวยากรณ์ภาษาอ่อนแอเช่น
ไทย การ slu ประกอบด้วยสามส่วน : การสกัดแนวคิด
ขึ้นอยู่กับน้ำหนักจำกัดรัฐ จำกัด การกำหนดเป้าหมายการใช้ลักษณนาม
รูปแบบ และ การแยกค่า
แนวความคิดตามกฎง่ายๆ แบบที่ถูกอ้างว่า
เพื่อให้สามารถจัดการกับประโยคที่มีไวยากรณ์มีความยืดหยุ่นสูง .
นอกจากนี้ slu แบบจำลองสามารถฝึกโดย
บันทึกย่อและข้อมูลบางส่วน จึงคาดว่าจะใช้กับภาษาอื่น ๆและบทสนทนา

โดเมนเป็นอย่างดี เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นของการสกัดแนวคิดแนะนำ
ในงานที่ตามมาของพวกเขาคือ
สถิติไฮบริดและรูปแบบโครงสร้างทางตรรก ซึ่งถูกพัฒนาบนพื้นฐานของน้ำหนัก
จำกัดรัฐจำกัด ( wutiwiwatchai และ ฟูรูอิ
,
2004b ) ในปี 2005 suchato et al .( 2005 ) การตั้งค่าภาษาไทยอื่นพูด
สนทนาระบบในโดเมนของการจัดเส้นทางการเรียก ซึ่ง
ช่วยเชื่อมต่อที่ต้องการคนลูกค้า พวกเขาประเมิน
สองบทสนทนาไหลขั้นตอนเดียวขอที่
ลูกค้าใส่ทั้งชื่อของเขา / เธอและติดต่อแผนก
และขอสองขั้นตอนที่ชื่อ
แผนกต้องใส่ก่อนชื่อ
บุคคลภายในแผนกนั้นแม้ว่าระบบ
ง่าย , มันมีค่าศักยภาพในการใช้งานนี้
speech recognition engine ผ่านเครือข่ายโทรศัพท์