Gos - korpus govorjene slovenščine

Iskanje po pogovornem zapisu
Iskanje po standardiziranem zapisu

Uporabljaš enostavno iskanje

zapri Posnetki v korpusu GOS so zapisani na dva načina: tako, kot je izgovorjeno (pogovorno), in tako, kot pišemo (standardizirano). Iščeš lahko po enem ali drugem zapisu govora.

Enostavno iskanje po pogovornem zapisu:
Vpiši besedo ali frazo tako, kot je bila izgovorjena (rjeku; rekel; sma bla). Rezultat bo povsem enak vpisani besedi ali frazi (rjeku; rekel; sma bla).

Enostavno iskanje po standardiziranem zapisu:
Vpiši besedo ali frazo tako, kot zapišemo. Rezultati bodo vsebovali vse izgovorjave in vse oblike besede ali fraze:
iskanje rekel vrne reku, rekla, reči...
iskanje je rekel vrne sva rekla, bo rekel, so rekl...
Če iščeš točno določeno obliko besede ali fraze, jo daj v narekovaje. Rezultati bodo vsebovali vse izgovorjave samo te oblike besede:
iskanje "je" rekel vrne je reku, je rekla...
iskanje "je" "rekel" vrne je reku, je rekel, je rjeku...
Napredno iskanje

Razvrsti	Razvrsti Razvrsti
verjetne besede za posamezno eee zaporedje vektorjev značilk v vhodnem	nizu besed potem imamo takšen rezultat / sova se obarva na zelje
[1 premor] [prazen] /// oceni katera verjetnost je pri posamezni povezavi teh	eee besed pravzaprav največja / to pa določi s pomočjo tako imenovanega
osnovi velikega eee [1 delno] eee korpusa nekaj deset ali sto	milijonov besed pravzaprav preverijo posamezne besedne zveze in opredelijo njim tudi
razpoznavamo sami te besede je recimo v osnovi rezultatov toliko	kolikor besed razpoznavamo če pa razpoznavamo tekoči govor pa je rezultatov
v tem stavku in seveda se potem tudi verjetnosti eee	povezave besed spreminjajo / kot smo omenili že zadnjič verjetnost eee množice
tako da izračunamo verjetnosti da se pojavijo pari ali pa	trojice besed tako imenovani bigramski modeli ali pa trigramski modeli eee
dodatno informacijo prav eem z povezovanjem ali ugotavljanjem verjetnosti pojavljanja	sosedja besed / torej pri tekočem govoru kjer vsaka beseda eee se
[prazen] /// verjetnost ki jo bomo izračunavali ali upoštevali pri proizvajanju	posameznih besed tudi rezultirala v tem da bo na koncu rezultat
število v besedi potem oziroma v stavku to odraža na	mnozici besed v tem stavku in seveda se potem tudi verjetnosti
[1 neraz] napačnega vrednotenja oziroma do tega da ima čeprav je	bila beseda [1 delno] soba dejansko izgovorjena pri izračunu akustične verjetnosti beseda
a priori verjetnosti zaporedja besed in pa verjetnosti da je	posamezna beseda eee oziroma da je posamezni model divergiral pod njegovo
ugotavljanjem verjetnosti pojavljanja sosedja besed / torej pri tekočem govoru kjer	vsaka beseda eee se nahaja v nekem kontekstu ki jo pravzaprav
majhen obseg izračunavanj /// [1 premor] [prazen] /// glede na to da je	vhodna beseda iste izgovorjave lahko časovno gledano zelo različnega časa trajanja
upoštevat dejstvo da se lahko zaradi različnih dejavnikov zgodi da	bo beseda oziroma model ki bo predelal največjo verjetnost dejansko eee
določitev verjetnosti Bajersov teorem ki nam omogoča izračun verjetnosti da	je beseda pravzaprav povezana z eee množico stanj ki [1 delno] skozi
besedi je se je najprej kot [1 delno] naboljša hipoteza ki	razpoznava beseda se nato je je /// [1 premor] [prazen] /// eem torej smo
modeliranje na akustičnem nivoju kar pomeni da če je bila	izgovorjena beseda soba se bo tudi ta [1 delno] pojavila na prvem
je bila beseda [1 delno] soba dejansko izgovorjena pri izračunu akustične	verjetnosti beseda sova večjo verjetnost /// [1 premor] [prazen] /// eee sicer pa je
največjo verjetnost dejansko eee model ki ne bo ustrezal izgovorjavi	vhodne besede /// [1 premor] [prazen] /// eee recimo eee izgovorimo lahko besedo soba
pa smo rekli da je vrednotenje pa na osnovi oziroma	ker besede [1 neraz] nastopajo v kontekstu je vrednotenje izvedeno s pomočjo
besede od neke povprečne besede eee iste istovrstne torej izgovorjave	te besede / če bi recimo izgovorilo sto ljudi tole besedo bi
kar je razpoznavamo izolirane besede ker moramo natančno določit meje	te besede / eee do sistemov ki zmanjšujejo eee šum v govoru
katerem se recimo izkazuje odstopanje trajanj takšne besede od neke	povprečne besede eee iste istovrstne torej izgovorjave te besede / če bi
eee množico stanj ki [1 delno] skozi katere se pri izračunavanju	verjetnosti besede eee nekako eem sprehodimo / eee ki pa je zopet
verjetnost ki smo jo izračunali s pomočjo akustičnega modeliranja za	te besede generirana maksimalna verjetnost skupna verjetnost povezave teh besed majhna
v eee modulu eee akustičnih modelov in če razpoznavamo sami	te besede je recimo v osnovi rezultatov toliko kolikor besed razpoznavamo
ugotavljajo začetek in konec izgovorjave / posebej pomembno kar je razpoznavamo	izolirane besede ker moramo natančno določit meje te besede / eee do
govorni signal / na koncu eee po izračunu vseh verjetnosti za	vse besede ki jih imamo v slovarju primerjamo verjetnosti med seboj
modeliranja /// [1 premor] [prazen] /// ta množica vektorjev značilk torej predstavlja značilnosti	vhodne besede ki pa kot smo rekli jo moramo primerjati z
eee čas tranjanja v katerem se recimo izkazuje odstopanje trajanj	takšne besede od neke povprečne besede eee iste istovrstne torej izgovorjave
besed in nato eee to statistično ovrednotimo / kadar pa razpoznavamo	osamljene besede oziroma izolirane besede pa nam a priori vrednost ne
eee to statistično ovrednotimo / kadar pa razpoznavamo osamljene besede oziroma	izolirane besede pa nam a priori vrednost ne prinaša nobene dodatne
da je nek izgovorjen govorni signal dejansko eee bil izgovorjava	posamezne besede pri čemer izračunavamo verjetnosti iz posameznega modela da je
pa je recimo druga največja verjetnost je da gre tu	za besede sov / in zato je potrebno najpogosteje za posamezno besedo
zeleno /// [1 premor] [prazen] /// potem to pomeni da bomo za te	štiri besede upoštevali pri vsaki izgovorjavi pet hipotez in skupaj dobili
so se zgodile oziroma ki so bile izračunane kot najbolj	verjetne besede za posamezno eee zaporedje vektorjev značilk v vhodnem nizu
eee sovo soba kjer bi bila soba druga hipoteza / pa	pri besedi je se je najprej kot [1 delno] naboljša hipoteza ki
jezik cer lahko če spremenimo spol ali če spremenimo število	v besedi potem oziroma v stavku to odraža na mnozici besed
verjetnosti / če imam v tem primeru kot smo rekli pri	prvi besedi sova hipoteze eee sovo soba kjer bi bila soba
eee izgovorimo lahko besedo soba ki pa je zelo akustično	podobna besedi sova saj se [1 delno] spremeni samo v enem glasu
in pa recimo zelje pa zeleno / in sledijo si pri	vsaki besedi še eee ostale hipoteze / je naloga tega generatorja hipotez
reku besedilo če hoče bit postmodernistično / in eee eee takšnih	takšnih besedil je blo v slovenskem prostoru nekaj čeprav ne ne
in ta Katalog ta posebna številka je prinesla eee torej	nekaj besedil tega slovenskega modernizma / mi bi lahko rekli da je
se referira na že obstoječa besedila / ta obstoječa besedila ta	ta besedila eee s katerimi je novo besedilo v dialogu seveda
pa je stvar ki je vezana na duhovnost na duhovno	področje besedila / eee tu se fsej [1 delno] slej ko prej pojavlja
eem eee ti članki so provzoprov bli takšni teoretski eee	teoretska besedila o tem kako naj bo čim majn [1 delno] [1 delno]
ravni jezikovni ravni idejni ravni koliko se referira na že	obstoječa besedila / ta obstoječa besedila ta ta besedila eee s katerimi
idejni ravni koliko se referira na že obstoječa besedila / ta	obstoječa besedila ta ta besedila eee s katerimi je novo besedilo
novo delo novo delo ustvarja z nekimi že obstoječimi kanoniziranimi	literarnimi besedili / kašna koliko se novo delo referira bodisi na tematski
takrat če so prepoznavna šele takrat lahko eee poveže bralec	obe besedili novo in ono staro / ta eee ta ta eee

Razvrsti

Razvrsti Razvrsti

verjetne besede za posamezno eee zaporedje vektorjev značilk v vhodnem

nizu besed potem imamo takšen rezultat / sova se obarva na zelje