To focus attention on the OOV probl

To focus attention on the OOV problem, we used the data set constructed by Can et al. [16], originally designed to evalu- ate Spoken Term Detection (STD) of OOVs (OOVCORP.) The corpus contains 100 hours of transcribed English broadcast news speech emphasizing OOVs. There are 1290 unique OOVs in the corpus, which were selected with a mini- mum of 5 acoustic instances per word. Example OOVs include: PUTIN, QAEDA, HOLLOWAY, COROLLARIES, HYPERLINKED, NATALIE.ShortOOVs(lessthan4phones) inappropriate for STD were explicitly excluded. This resulted in roughly 24K (2%) OOV tokens.

Kết quả (Việt) 1:

Để tập trung sự chú ý về vấn đề OOV, chúng tôi sử dụng các thiết lập dữ liệu được xây dựng bởi có thể et al. [16], ban đầu được thiết kế để evalu-ăn nói hạn phát hiện (STD) của OOVs (OOVCORP.) Các văn thể chứa 100 giờ sao chép lại tin tức Anh phát sóng bài phát biểu nhấn mạnh OOVs. 1290 duy nhất OOVs trong các văn thể, mà đã được lựa chọn với một mini-mum của 5 trường hợp âm thanh cho một từ có. Ví dụ OOVs bao gồm: PUTIN, QAEDA, HOLLOWAY, COROLLARIES, HYPERLINKED, NATALIE.ShortOOVs(lessthan4phones) không thích hợp cho STD đã bị loại trừ một cách rõ ràng. Điều này dẫn đến khoảng 24K (2%) OOV thẻ.

Kết quả (Việt) 2:

Để tập trung sự chú ý vào vấn đề OOV, chúng tôi sử dụng bộ dữ liệu được xây dựng bởi Can et al. [16], ban đầu được thiết kế để evalu- đã ăn nói Detection hạn (STD) của OOVs (OOVCORP.) Các corpus chứa 100 giờ ghi chép lại bài phát biểu tiếng Anh tin tức phát sóng OOVs nhấn mạnh. Có 1290 OOVs duy nhất trong corpus, mà đã được lựa chọn với một tối thiểu của 5 trường hợp âm thanh mỗi từ. OOVs ví dụ bao gồm: Putin, Qaeda, Holloway, hệ quả tất yếu, siêu liên kết, NATALIE.ShortOOVs (lessthan4phones) không thích hợp cho STD đã được loại trừ một cách rõ ràng. Điều này dẫn đến khoảng 24K (2%) thẻ OOV.