Data-Driven Methods for Adaptive Spoken Dialogue Systems: Computational Learning for Conversational Interfaces - Couverture rigide
Synopsis
Data driven methods have long been used in Automatic Speech Recognition (ASR) and Text-To-Speech (TTS) synthesis and have more recently been introduced for dialogue management, spoken language understanding, and Natural Language Generation. Machine learning is now present "end-to-end" in Spoken Dialogue Systems (SDS). However, these techniques require data collection and annotation campaigns, which can be time-consuming and expensive, as well as dataset expansion by simulation. In this book, we provide an overview of the current state of the field and of recent advances, with a specific focus on adaptivity.
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À propos de l?auteur
Oliver Lemon is a Reader and head of the Interaction Lab in the school of Mathematical and Computer Sciences at Heriot Watt University, Edinburgh. Dr. Lemon is currently serving as the Program Chair for SIGDial 2010 and as a member of the Program Committee of INLG 2010. He is also on the Editorial Board of the new journal "Dialogue & Discourse". Prof. Pietquin and Dr. Lemon were co-chairs of the special session "Machine learning for adaptivity in spoken dialogue systems" at the InterSpeech 2009 conference, which inspired the development of this book.
Olivier Pietquin is an Associate Professor at the Ecole Superieure d'Electricite (Supelec, France), where he founded and currently heads the "Information, Multimodality & Signal" (IMS) research group. He is an elected member of the IEEE Speech and Language Technical Committee. Prof. Pietquin has four patents and has been published in over 45 journal articles, edited books, and conference proceedings.
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Data-Driven Methods for Adaptive Spoken (eng)
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Data-Driven Methods for Adaptive Spoken Dialogue Systems: Computational Learning for Conversational Interfaces
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Data-Driven Methods for Adaptive Spoken Dialogue Systems
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Springer New York Okt 2012, 2012
ISBN 10 : 1461448026
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Data driven methods have long been used in Automatic Speech Recognition (ASR) and Text-To-Speech (TTS) synthesis and have more recently been introduced for dialogue management, spoken language understanding, and Natural Language Generation. Machine learning is now present 'end-to-end' in Spoken Dialogue Systems (SDS). However, these techniques require data collection and annotation campaigns, which can be time-consuming and expensive, as well as dataset expansion by simulation. In this book, we provide an overview of the current state of the field and of recent advances, with a specific focus on adaptivity. 188 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781461448020
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Data-Driven Methods for Adaptive Spoken Dialogue Systems
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. One of the first books to specifically address adaptive techniques used in dialogue system developmentPractical examples developed by the editors and colleagues will be includedThe book will be based on dialogue systems freely available for. N° de réf. du vendeur 4198543
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Data-driven Methods for Adaptive Spoken Dialogue Systems: Computational Learning for Conversational Interfaces
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Data-Driven Methods for Adaptive Spoken Dialogue Systems | Computational Learning for Conversational Interfaces
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Buch. Etat : Neu. Data-Driven Methods for Adaptive Spoken Dialogue Systems | Computational Learning for Conversational Interfaces | Oliver Lemon (u. a.) | Buch | x | Englisch | 2012 | Humana | EAN 9781461448020 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 106401237
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Data-Driven Methods for Adaptive Spoken Dialogue Systems
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