Использование рекурентных нейронных сетей для ранжирования списка гипотез в системах распознавания речи
В статье представлены предварительные результаты использования рекурентных нейронных сетей для языкового моделирования на материале русского языка. Решалась задача ранжирования равновероятных гипотез распознавания. Для уменьшения разреженности данных модели оценивались на лемматизированном новостном корпусе. Также для предсказаний использовалась морфологическая информация. Для финальной сортировки был использован метод опорных векторов для ранжирования. В статье показано, что комбинация нейронных сетей и морфологической модели дает лучшие результаты, чем 5-граммная модель со сглаживанием Кнессера-Нея.