پاورپوینت کامل واژگان بیرون از واژه‌نامه ۱۷ اسلاید در PowerPoint

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل واژگان بیرون از واژه‌نامه ۱۷ اسلاید در PowerPoint دارای ۱۷ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی پاورپوینت کامل واژگان بیرون از واژه‌نامه ۱۷ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل واژگان بیرون از واژه‌نامه ۱۷ اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۴: راه حل ابتداییاگر تابع احتمال روبرو ازیک آستانه کمتر بود واژهخارج از واژه‌نامه استدر تئوری خوب به نظر می رسددر عمل با مشکلات فراوانی همراه استحذف مخرج نرمال‌سار در رابطه بیز و ساده‌سازی های فراوان باعث کاهش دقت و عدم کارایی می‌شود

اسلاید ۵: معیار اطمینان”معیار اطمینان“ عددی است بین ۰ و ۱ که به خروجی سیستم بازشناسی گفتار تعلق می‌گیرد و بیان کننده میزان اطمینان سیستم از خروجی استمعیار اطمینان در سطوح مختلفسطح ادراکسطح جملهسطح واژهسطح واجتابع ویژگی های مختلفامتیاز کلی جذب مدلمیانگین حسابی یا هندسی امتیاز واج‌ها…

اسلاید ۶: مدل های افزودهدر کاربردهای واقعی هر اندازه که مجموعه واژگان را بزرگ در نظر بگیریم وقوع کلمات جدید یا ناقص ادا شده و حتی نویزهای غیر گفتار اجتناب ناپذیر استیکی از راههای مواجه با این مشکل افزودن مدل یا مدل‌هایی به مجموعه مدل‌های سیستم است که برای شناسایی کلمات خارج از واژه‌نامه به کار میروندکلمات داخل واژه‌نامه توسط مدل‌های اصلی سیستم بازشناسی می شوند و کلمات خارج از واژه‌نامه توسط مدلهای افزوده شده به سیستم جذب می‌گردند

اسلاید ۷: مدل های افزودهکلمات داخل واژه‌نامه توسط مدل‌های پایینی شناسایی می‌شوندکلمات بیرون از واژه‌نامه توسط مدل‌های اضافه شده شناسایی می‌شوند

اسلاید ۸: مدل آشغال (پر‌کننده)این مدلها به شیوه ای خاص طراحی می‌شوند و آموزش می‌بینند که بتوانند به ازای هر کلمه جدید امتیاز بیشتری نسبت به مدلهای اصلی سیستم تولید نماینددر حالت کلی به دو دسته تقسیم می‌شوندمدل آشغال