search query: @instructor Lagus, Krista / total: 7
reference: 4 / 7
« previous | next »
Author:Virpioja, Sami
Title:New methods for statistical natural language modeling
Uusia menetelmiä luonnollisen kielen tilastolliseen mallinnukseen
Publication type:Master's thesis
Publication year:2005
Pages:(4) + 82      Language:   eng
Department/School:Tietotekniikan osasto
Main subject:Informaatiotekniikka   (T-61)
Supervisor:Oja, Erkki
Instructor:Lagus, Krista
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  8548   | Archive
Keywords:statistical language modeling
independent component analysis
distributed representations
self-organizing map
minimum description length principle
luonnollisen kielen tilastollinen mallinnus
riippumattomien komponenttien analyysi
hajautetut esitykset
itseorganisoiva kartta
pienimmän kuvauspituuden periaate
Abstract (fin): Luonnollisten kielten tilastollista mallinnusta ovat jo pitkään hallinneet niin sanotut N-grammimallit, joissa seuraavan sanan esiintymistä ennustetaan muutaman edellisen sanan perusteella käyttäen suuresta tekstiaineistosta laskettuja suurimman uskottavuuden estimaatteja.
Mallien ongelmana ovat parametrien suuri määrä, joka aiheuttaa mallien koon suurta kasvua ja ylioppimista, sekä kattavan opetusaineiston puute, joka estää estimaattien löytämisen kaikille sanoille.
Tässä työssä tutkitaan erilaisia ratkaisuja näihin ongelmiin.

Toimivaksi osoittautunut menetelmä sanaston koon rajoittamiseen on käyttää sanojen sijasta ohjaamattomasti opittavia morfeeminkaltaisia yksiköitä.
Työssä näytetään, miten kielen esityksen dimensiota pystytään pudottamaan edelleen ohjaamattomasti riippumattomien komponenttien analyysillä.
Saatavaa hajautettua numeerista esitystä pystytään käyttämään kielen mallinnuksessa esimerkiksi itseorganisoivan kartan avulla.

Suorempia ratkaisuja N-grammimallien koko-ongelmiin ovat yksiköiden tai niiden sekvenssien ryhmittely, sekä toisaalta posterioritodennäköisyyden maksimoinnin tai pienimmän kuvauspituuden periaatteen hyödyntäminen päätettäessä, kuinka paljon parametreja malliin otetaan.
Työssä esitetään eräs ratkaisu sille, miten näitä menetelmiä yhdistämällä voidaan päästä hyvin rajoitetun kokoisiin kielimalleihin.
ED:2006-02-14
INSSI record number: 30597
+ add basket
« previous | next »
INSSI