【摘 要】
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口语理解性能的提升对于口语对话系统的研究具有重要作用.为了提高口语理解性能,应用循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM,GRU)方法.在此基础上,提出一种改进的循环神经网络(Modi
【机 构】
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新疆大学 信息科学与工程学院,乌鲁木齐,830046
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口语理解性能的提升对于口语对话系统的研究具有重要作用.为了提高口语理解性能,应用循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM,GRU)方法.在此基础上,提出一种改进的循环神经网络(Modified-RNN)方法,该方法通过添加存储历史状态信息,能够存储更长时的信息,含有更少的参数,根据获取的更多信息提取特征信息增加获取信息的有效性,提高了口语理解的精准率和F1 ,缩短了实验时间.在航空旅行信息数据库(ATIS)上的实验结果验证了该算法的有效性和可靠性.
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