Intrinsic dimensionality of an isolated word set.

Baydal, E., et al. "Dimensionalidad intrínseca de un conjunto de palabras aisladas.." Qüestiió 11.1 (1987): 37-48. <http://eudml.org/doc/40085>.

@article{Baydal1987,
abstract = {La Dimensionalidad Intrínseca (DI) de un conjunto de objetos hace referencia al número mínimo de parámetros necesarios para la "generación" de dichos objetos. La estimación de la DI aplicada al caso de las pronunciaciones de palabras presenta interés porque permite obtener una medida escalar conveniente de la dificultad de las distintas tareas de Reconocimiento de Palabras Aisladas. Debido a que el conjunto de objetos a tratar (palabras pronunciadas) no presenta estructura de espacio vectorial, el modelo escogido para el cálculo de la DI ha sido el propuesto por K.W. Pettis et al., el cual basa la estimación únicamente en la información proporcionada por las disimilitudes (distancias) entre cada objeto y sus k-vecinos más próximos.},
author = {Baydal, E., Andreu, G., Rulot Segovia, Héctor, Vidal Ruiz, Enrique},
journal = {Qüestiió},
keywords = {Reconocimiento de palabras aisladas; Dimensionalidad intrínseca; intrinsic dimensionality estimation; metric spaces; isolated word recognition; pattern recognition},
language = {spa},
number = {1},
pages = {37-48},
title = {Dimensionalidad intrínseca de un conjunto de palabras aisladas.},
url = {http://eudml.org/doc/40085},
volume = {11},
year = {1987},
}

TY - JOUR
AU - Baydal, E.
AU - Andreu, G.
AU - Rulot Segovia, Héctor
AU - Vidal Ruiz, Enrique
TI - Dimensionalidad intrínseca de un conjunto de palabras aisladas.
JO - Qüestiió
PY - 1987
VL - 11
IS - 1
SP - 37
EP - 48
AB - La Dimensionalidad Intrínseca (DI) de un conjunto de objetos hace referencia al número mínimo de parámetros necesarios para la "generación" de dichos objetos. La estimación de la DI aplicada al caso de las pronunciaciones de palabras presenta interés porque permite obtener una medida escalar conveniente de la dificultad de las distintas tareas de Reconocimiento de Palabras Aisladas. Debido a que el conjunto de objetos a tratar (palabras pronunciadas) no presenta estructura de espacio vectorial, el modelo escogido para el cálculo de la DI ha sido el propuesto por K.W. Pettis et al., el cual basa la estimación únicamente en la información proporcionada por las disimilitudes (distancias) entre cada objeto y sus k-vecinos más próximos.
LA - spa
KW - Reconocimiento de palabras aisladas; Dimensionalidad intrínseca; intrinsic dimensionality estimation; metric spaces; isolated word recognition; pattern recognition
UR - http://eudml.org/doc/40085
ER -