خوشه بندی خودکار کلمات بر اساس مقوله های نحوی برای سیستم های بازشناسی گفتار پیوسته فارسی

در این مقاله روش جدیدی برای خوشه بندی کلمات به منظور ساخت مدل زبانی n-gram برای زبان فارسی ارائه شده است که دران مشکل پیچیدگی روش های خودکار و سرگشتگی بالای روش های دستی به حداقل رسیده است. در این روش هر کلمه با یک بردار ویژگی نمایش داده می شود که این بردار معرف امار مقوله های نحوی مربوط به آن کلمه است. سپس بردارهای حاصل با استفاده از الگوریتم k-means خوشه بندی می شوند، پیاده سازی و آزمایش های مربوط بر روی پیکره متنی زبان فارسی که شامل حدود 10 میلیون کلمه می باشد، صورت گرفته است. نتایج بیانگر کاهش 34 درصدی در سرگشتگی و کاهش 16 درصدی در نرخ خطای بازشناسی نسبت به روش های دستی مبتنی بر مقوله های نحوی است.

خوشه بندی خودکار کلمات بر اساس مقوله های نحوی برای سیستم های بازشناسی گفتار پیوسته فارسی Keywords:

مدل n-gram , خوشه بندی شده , بازشناسی گفتار پیوسته , مقوله نحوی , پیکره متنی زبان فارسی , خوشه بندی کلمات