単語間の関連性を利用した音声認識用言語モデルのドメイン適応(<特集>音声言語情報処理とその応用)
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概要
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一般に,大語彙音声認識システムにおける統計的言語モデルの構築には大量の学習用コーパスが必要である.しかし音声認識の対象は多くの場合ある特定の内容のドメインであるため,必ずしもそのような所望のドメインについて大量のテキストを収集できるとは限らない.この問題に対処する方法として,目的のドメインに関する少量のテキストを用いて言語モデルを補正するドメイン適応が広く研究されている.本論文では,主にドメイン適応の性能向上を念頭に,単語間の関連性という要素を言語モデルに組み込み,実験的検討を行った.筆者らの提案する単語間の関連性を用いたドメイン適応モデルは,比較的長いスパンにおける単語と単語(列)の共起関係を利用し,目的ドメインにおいて潜在的に生起する可能性の高い単語列の出現確率を補正するモデルである.この手法を導入した結果,MAP推定を用いた従来のドメイン適応と比較してテキストの量によらず性能向上が見られた.また,提案する共起関係モデル化手法はテキストの表面的な言語形式への依存性を比較的抑える形態で実装されており,その結果,評価ドメインと適応用学習ドメインが一致しないような,従来のMAP推定ではあまり適応効果が見られない場合においても,本手法が有効であることが確認された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-07-15
著者
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