MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W128216859

Using X+V to construct a non-proprietary speech browser for a public-domain SpeechWeb

2006· dissertation· en· W128216859 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoli Ma

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2006
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and dialogue systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstruct (python library)Public domainDomain (mathematical analysis)Computer scienceNatural language processingWorld Wide WebProgramming languageMathematicsHistory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A SpeechWeb is a collection of hyperlinked speech applications that are distributed over the Internet. Users access the speech applications through remote browsers, which accept human-voice-input and return synthesized-voice-output. In previous research, a new architecture (LRRP) has been proposed, which is ideally suited for building a Public-Domain SpeechWeb. However, a non-proprietary speech browser is needed for this architecture. In this thesis, we have solved several limitations of X+V, a programming language for developing Multimodal applications, and we have used X+V to build a viable Public-Domain SpeechWeb browser. Our browser has the following properties: real-time human-machine speech interaction; ease of installation and use; acceptable speech-recognition accuracy in a suitable environment; no cost, non-proprietary, ease of distribution; use of common communication protocol---CGI; ease of creation of speech applications; possibility to deploy on mobile devices.Dept. of Computer Science. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2006 .M31. Source: Masters Abstracts International, Volume: 45-01, page: 0360. Thesis (M.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2006.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarship at UWindsor (University of Windsor)Même sujetSpeech and dialogue systemsTravaux en français237 207