Noisy channel model

Le noisy channel model est un cadre utilisé dans le traitement du langage naturel (NLP) pour identifier le mot correct dans des situations où il n'est pas clair. Ce cadre permet de détecter les mots voulus pour les correcteurs orthographiques, les assistants virtuels, les programmes de traduction, les systèmes de réponse aux questions et les logiciels de conversion de la parole en texte. Le bruit, dans ce contexte, est tout ce qui obscurcit les signaux et les données. Le modèle de canal bruyant est ainsi nommé parce que le signal original - le mot voulu - est masqué lors de la transmission lorsque des perturbations ou des erreurs créent du bruit dans le canal. Le bruit peut être une faute d'orthographe, des sons ambiants, une mauvaise prononciation ou un trouble de l'élocution. Voici un exemple de base du fonctionnement du modèle de canal bruyant avec un programme de vérification orthographique : Lorsqu'un mot n'est pas trouvé dans le dictionnaire de vérification orthographique, il est identifié comme une faute d'orthographe et des mots candidats sont suggérés en fonction de leur probabilité d'être le mot voulu, généralement en raison de la proximité de ces mots avec la faute d'orthographe. En règle générale, les candidats les plus probables impliquent un seul changement, et il existe quatre types différents d'erreurs à changement unique : suppression, insertion, substitution et inversion. Par exemple, si le mot mal orthographié était acress, il pourrait s'agir de intended, mais avec un s supplémentaire ; actor pourrait avoir signifié, mais le t s'est perdu ; across pourrait avoir signifié, mais le e aurait pu remplacer le o ; et caress pourrait avoir été le intended, mais la séquence des lettres pourrait ne pas avoir été correcte. Le programme de vérification orthographique peut suggérer quatre mots si l'utilisateur a tapé acress.

"font-size 14.0pt ; line height : 107 Les logiciels de reconnaissance vocale sont confrontés à des défis supplémentaires par rapport aux systèmes basés sur le texte, en raison de la variabilité de la parole humaine et du bruit. Toutefois, le cadre de base est similaire.