複数のバックオフN-gramを動的補間する言語モデルの高精度化(言語モデル・要約)(第5回音声言語シンポジウム)
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概要
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本稿では複数のN-gramモデルを動的補間する言語モデルとその高精度化手法について述べる。複数のN-gramモデルを動的補間する言語モデルは二つの要素技術から成り立つ。それは学習テキスト内のドメイン毎に最適化されたサブ言語モデル群と、各言語モデルの動的補間比を認識仮説や履歴から推定するための手法である。モデル学習に関しては、繰り返しアルゴリズムを用いるが、バックオフN-gramを構築していく際に、通常の学習アルゴリズムではオープンデータに対する精度が確保出来ない。そこで本稿では新たにスムージングとの組み合せを考慮した学習手順を提案している。補間比推定に関しては、Dirichlet分布を事前分布としたベイズ推定を用いる。モデルの評価は補正パープレキシティ及び大語彙音声認識における認識率の双方から行った。その結果、trigramモデルを動的補間した場合でオープンデータに対して約5%の補正パープレキシティ低下を得た。認識率に関しては従来のtrigramモデルより若干低下または上昇した。
- 2003-12-18
著者
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