Uma visão unificada para funções objetivas discriminativas baseadas na exponencial negativa da medida de diferença entre strings

Este artigo apresenta uma nova visão unificada de uma ampla variedade de funções objetivas adequadas para treinamento discriminativo aplicado a problemas de reconhecimento de padrões sequenciais, como reconhecimento automático de fala. Focando em um componente central das funções objetivas convencionais, a soma das probabilidades conjuntas modificadas de observações e strings, a análise generaliza essas funções objetivas pesando cada termo na soma por uma função importante, a exponencial negativa da medida de diferença entre strings. Os resultados interessantes e valiosos desta investigação são destacados em um gráfico de relacionamento abrangente que cobre todas as abordagens comuns (Máxima Informação Mútua, Mínimo Erro de Classificação, Mínimo Erro de Fone/Palavra), bem como generalizações e modificações inovadoras dessas abordagens.