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1 Endliche Automaten in der Sprachtechnologie Kursthemen Karin Haenelt 30.03.2009
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Akzeptoren Automaten ohne Ausgabe Transduktoren Automaten mit Ausgabe deterministisch jedem Paar [p,i] ist ein Paar [o,q] eindeutig zugeordnet nicht-deterministisch einem Paar [p,i] können mehrere mögliche Paare [o,q] zugeordnet sein stochastisch jedem Paar [p,i] ist für ein Paar [o,q] ein Wahrscheinlichkeitsmaß zugeordnet Typen endlicher Automaten © Karin Haenelt, Endliche Automaten, Kursthemen, 30.03.2009 2 pq i o p q2q2 q1q1 i o 2 /w 2 i o 1 /w 1 p q2q2 q1q1 i o2o2 i o1o1
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Algorithmen und Systemarchitekturen © Karin Haenelt, Endliche Automaten in der Sprachtechnologie, Kursthemen, 30.03.2009 3 Lexika FSA Regeln Reguläre Ausdrücke FST weight. FST Automaten Kompilation Transformation in Automaten Operationen -Zustands- übergang -Traversion -Summe -Produkt Mengen, Zeichenketten, Graphen Zusammenführung -Konkatenation -Vereinigung -Durchschnitt -Komposition -Differenz Optimierung -Determinisierung -EpsilonEntfernung -Pushing -Minimalisierung Architektur -Sequenz -Kaskade
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Ähnliche Modelle: Hidden Markov Models (HMM) © Karin Haenelt, Endliche Automaten in der Sprachtechnologie, Kursthemen, 30.03.2009 4 Hidden Markov Model 0.2 shallI will ich 1.0werde 0.6werde 0.7 will 0.4 soll 0.3 0.5 Transduktor 01 3 will ich werde shall werde I Akzeptor 012 werdeich werde Markov Model ich 0.7... werde gewichteter Transduktor 013 will /0.5 ich werde shall /0.2 werde I / 1.0... werde... gewichteter Akzeptor 013 0.5 ich werde 0.2 soll 1.0... 4 2 4 2 4 2
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Ausgewählte Anwendungen © Karin Haenelt, Endliche Automaten in der Sprachtechnologie, Einführung, 30.03.2009 5 flaches Parsing head-modifier- Paare Textzerlegung Spracherkennung Übersetzung Rechtschreib- Korrektur Lexika Regeln Analyse Synthese Transfer Phonologie Morphologie Fakten- extraktion Text:Sprechen Sprechen:Text part-of-speech tagging
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