マルコフ連鎖モデルによるかな文と英語文の誤り訂正

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
OCRや音声認識装置を通して入力された文は、通常、誤字、脱落あるいは誤挿入の誤りを含んでおり、これらの誤りを自動的に検出し訂正するために、自然言語処理技術が期待されている。しかし、現在の自然言語解析の技術は正しい文に対して開発されているため、上記の問題に直接適用することが出来ない。これまでに、誤りの種別とマルコフ連鎖確率が小さな値を取り続ける回数の関係に着目して、これらの誤りを検出し訂正する方法が提案され、2重マルコフ連鎖モデルを用いて、日本語文における誤字、脱落及び誤挿入の誤りを検出し訂正する方法の有効性が知られている。本論文ではの方法を、日本語の音節文字及び英字の3重マルコフモデルに適用し、その効果を新聞記事の統計データを用いた実験により評価する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1994-03-07

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク