语音识别及端到端技术现状及展望

通过对语音识别技术的发展梳理,简单介绍了语音识别的历史和应用现状,并将传统语音识别的技术和当前的研究进展进行描述.传统语音识别采用基于统计的方法,采用声谱特征,在GMM-HMM混合结构上进行训练和匹配.当前的语音识别模型主要基于深度学习的方法,采用CNN、RNN都可以有效的进行特征提取从而建立声学模型.进一步的研究采用了端到端的技术,避免了多个模型间的误差传导.端到端技术主要有CTC技术和attention技术,最新的模型和方法着重研究了attention技术,并在尝试进行与CTC的融合以达到更好的效果.最后结合作者自身的理解,概括了语音识别当前所面临问题和未来发展方向.     

基于问答交互的答案句选择算法

答案选择任务的精度对问答系统、文本处理等应用的效果具有重要的影响。针对答案选择模型问句与候选答案句语义信息和句子浅层特征利用不充分的问题,提出一种基于问答句交互的答案选择模型。给定问句Q和候选答句A,模型首先使用BiLSTM编码器对它们进行编码,然后针对问句Q使用Feed-Forward注意力机制得到句子编码;针对答句A,将问句Q和答句A的所有时间步输出两两进行匹配,根据匹配结果计算出答句的每个单词的权重,进而加权计算出答句的句子编码。最后,将问答句的句子编码经过聚合操作后输入全连接层,并与词共现特征相融合输出最终判断结果。在DBQA数据集上的实验结果表明,该模型与主流的Siamese结构的神经网络相比,能够有效地提升答案选择任务的效果。