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口语理解中改进循环神经网络的应用

【摘要】 口语理解性能的提升对于口语对话系统的研究具有重要作用。为了提高口语理解性能，应用循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM，GRU）方法。在此基础上，提出一种改进的循环神经网络（Modified-RNN）方法，该方法通过添加存储历史状态信息，能够存储更长时的信息，含有更少的参数，根据获取的更多信息提取特征信息增加获取信息的有效性，提高了口语理解的精准率和F1，缩短了实验时间。在航空旅行信息数据库（ATIS）上的实验结果验证了该算法的有效性和可靠性。

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