2.4.1.9 Compilación de los Diccionarios. Su Influencia en el Espacio de Búsqueda

Si analizamos el diccionario (conjunto de palabras) utilizado en un sistema de reconocimiento podemos descubrir que muchas de ellas comienzan por la misma secuencia de alófonos. Este hecho nos permite plantear la posibilidad de analizar la reducción del espacio de estados de Markov , en el que queda representado o traducido el espacio de búsqueda, que se produciría si compilásemos el diccionario en forma de árbol  (o autómata) en lugar de trabajar con un diccionario lineal. El problema teórico que esto plantea es que esa compilación del diccionario tiene una repercusión negativa en cuanto que supone un aumento del número de copias necesario para no perder la posibilidad de encontrar la solución óptima. Sin embargo, resultados experimentales demuestran que la combinación de diccionarios compilados en forma de árbol y estrategias de eliminación de caminos de búsqueda posibles (beam-search) es muy eficiente y reduce el espacio de estados considerablemente [NEY93][NEY90]. Todo ello nos lleva a pensar que sistemas de reconocimiento de gran vocabulario deberían hacer uso de estas estrategias, que en principio, no suponen una mejora del proceso de descodificación pero sí una más eficiente implementación del sistema global.

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