Lexikai modellezés a közlés tervezettségének függvényében magyar nyelvű beszédfelismerésnél - Tarján Balázs (Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia, 2014)
A morfémákban gazdag nyelvek nagyszótáras, gépi beszédfelismerésénél gyakran használnak szónál kisebb elemekre, ún. morfokra épülő nyelvi modelleket. Ezek alkalmazása azonban többletmunkát, magasabb rendszerkomplexitást igényel, ugyanakkor a javulás mértéke változó. Cikkünkben a morfalapú nyelvi modellezéssel elérhető hibacsökkenés előrejelzésére teszünk kísérletet. Ehhez először azonosítjuk a hibacsökkenést befolyásoló tényezőket, majd kísérleti úton megvizsgáljuk pontos hatásukat. Eredményeink alapján elmondható, hogy a morfalapú modellek alkalmazása kisméretű tanítószövegek, illetve korlátozott szótárméret mellett járhat jelentős előnnyel. Előnyös még a kevésbé spontán, tervezettebb beszédet tartalmazó adatbázisok esetén, míg a jel-zaj viszony romlása csökkenti a hibacsökkenés mértékét, csakúgy, mint az abszolút hibát. Az utolsó fejezetben bemutatunk egy mérőszámot, mely erős összefüggést mutat a kísérleti adatbázisainkon mérhető morfalapú hibacsökkenéssel. Ez a mérőszám nem csak a feladat tervezettségét, hanem a tanítószöveg mennyiségét is figyelembe veszi.