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Index & Contents

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[강의자료] 현재 언어처리 기술 현황과 통계적 접근, 사용하는 이유

 

현재 언어처리 기술 현황과 통계적 접근, 사용하는 이유

3주 강의

The Dream

It’d be great if machines could

Process our email (usefully)

Translate languages accurately

Help us manage, summarize, and aggregate information

Use speech as a UI (when needed)

Talk to us / listen to us

But they can’t:

Language is complex, ambiguous, flexible, and subtle

Good solutions need linguistics and machine learning knowledge

So:

What is NLP?

Fundamental goal: deep understand of broad language

Not just string processing or keyword matching!

End systems that we want to build:

Ambitious: speech recognition, machine translation, information extraction, dialog interfaces, question answering, trend finding …

Modest: spelling correction, text categorization…

Speech Systems

Automatic Speech Recognition (ASR)

Audio in, text out

SOTA: 0.3% for digit strings, 5% dictation, 50%+ TV

 

 

 

 

Text to Speech (TTS)

Text in, audio out

SOTA: totally intelligible (if sometimes unnatural)

 

Speech systems currently:

Model the speech signal

Model language

Machine Translation

Translation systems encode:

Something about fluent language

Something about how two languages correspond (middle of term)

SOTA: for easy language pairs, better than nothing, but more an understanding aid than a replacement for human translators

영한 자동번역 결과 예

TITLE

Systems and methods for presenting an interactive user interface

ABSTRACT

A system interactively controlled by a TV viewer remote control transmitter displays portions of a scroll program guide on the viewers display screen. A tuner receives TV radio frequency or optical transmission signals in a plurality of cable channels and passes a viewer usable signal to a signal

 

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