2008 Een menselijke benchmark voor automatische taalherkenning

Automatische taalherkenning heeft als doel het herkennen van de taal die gesproken wordt in een spraakfragment. Regelmatig worden wereldwijd systemen langs de lat gelegd in benchmark evaluaties, uitgevoerd door het Amerikaans NIST, en systemen worden steeds beter. Maar hoe goed kunnen mensen dat eigenlijk? En hoe meet je zoiets, en waar hangen de prestaties van af? We willen de resultaten presenteren van een onderzoek dat we bij het International Computer Science Institute in Berkeley en het University College Utrecht hebben uitgevoerd. En mensen doen het zo gek nog niet---als ze de taal in kwestie een beetje kennen.