Statistical methods for dialogue systems

Georgiadou Despoina

URI	http://purl.tuc.gr/dl/dias/4190BB31-6107-4D32-8158-3471C4E3E01A	-
Identifier	https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.69009	-
Language	en	-
Extent	86 pages	en
Title	Στατιστικές μέθοδοι για συστήματα φωνητικού διαλόγου	el
Title	Statistical methods for dialogue systems	en
Creator	Georgiadou Despoina	en
Creator	Γεωργιαδου Δεσποινα	el
Contributor [Thesis Supervisor]	Digalakis Vasilis	en
Contributor [Thesis Supervisor]	Διγαλακης Βασιλης	el
Contributor [Committee Member]	Lagoudakis Michael	en
Contributor [Committee Member]	Λαγουδακης Μιχαηλ	el
Contributor [Committee Member]	Diakoloukas Vasilis	en
Contributor [Committee Member]	Διακολουκας Βασιλeioς	el
Academic Unit	Πολυτεχνείο Κρήτης: Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών	el
Content Summary	Η 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 Summary	A 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 Item	Μεταπτυχιακή Διατριβή	el
Type of Item	Master Thesis	en
License	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	en
Date of Item	2017-07-28	-
Date of Publication	2017	-
Subject	Αrtificial neural networks	el
Subject	Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα	el
Bibliographic Citation	Despoina Georgiadou, "Statistical methods for dialogue systems", Master Thesis, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2017	el
Bibliographic Citation	Δέσποινα Γεωργιάδου, "Στατιστικές μέθοδοι για συστήματα φωνητικού διαλόγου ", Μεταπτυχιακή Διατριβή, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2017	el

Search

Browse

My Space

Statistical methods for dialogue systems

Georgiadou Despoina

Available Files

Services

Export

Share

Statistics

Metadata & Content in a METS Package:

Metadata in Format: