話し言葉音声認識のためのNグラム言語モデルの枠組みにおける種々の方法の検討(ポスターセッション)(第5回音声言語シンポジウム)
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概要
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本論文では、言語モデルの適応化を目的として検討した、単語と単語クラス言語モデルの重みつき混合を用いた種々の方法について述べる。学習コーパス全体を用いて一般的言語モデルを作成し、次に単語の共起尺度に基づいて種々の数のクラスタを構成する。最後に、各クラスタから、単語モデルおよび単語クラス言語モデルを作成する。最小パープレキシティ原理に基づいて選択された、一つあるいは複数のモデルと、一般的言語モデルを組み合わせる。認識実験の結果、話し言葉コーパス中の二つの異なるテストセットのそれぞれについて、平均単語誤り率の絶対値で、1.40%と0.49%の削減が見られた。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-12-18
著者
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