HMMを用いた複数n-gramモデルによる言語モデルの構築(<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n-gramによる言語モデルでは1つのn-gram統計を学習する.タスクがいくつかのサブタスクに分けられる場合,複数のn-gram統計を用いる方が単一のn-gram統計を用いるよりも性能を上げることができると考えられる.そこで本論文ではHMMを用いた複数n-gramモデルによる言語モデルSS(Stochastic Switching)n-gramを提案する.SSn-gramは,HMMの出力確率をn-gram確率分布にしたモデルで,学習を行うことで各状態にサブタスクに対応したn-gram統計を自動的に獲得する.SSn-gramの出力確率をbigramとした場合,新聞記事タスクにおいてbigramと比べ約15%パープレキシティを下げることができた.また,SSn-gramに削除補間法を適用することで,平滑化したbigramと比べ平滑化後も約8%パープレキシティを下げることができた.
- 2002-07-15
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