単語クラスタリングによる確率的言語モデルの分野適応
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概要
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音声認識などに利用される確率的言語モデルの構築は、対象分野のコーパスを大量に必要とする。対象分野によっては、十分なコーパスが存在せず、これが認識精度向上の障害となっている。本論文では、対象とは分野が異なるが大量に存在するコーパスを用いることで、対象分野のコーパスのみから推定された言語モデルより高い予測力を持つ言語モデルを構築する方法を提案する。実験では、コーパスとして放送大学の書き起こしと日経新聞の記事を用いて、従来の線形補間による方法と提案手法の予測精度を比較した。パープレキシティーの比較の結果、提案手法によるモデルは線形補間によるモデルに対して9.71%の改善が確認された。
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2003-02-07
著者
-
西村 雅史
日本アイ・ビー・エム東京基礎研究所
-
伊東 伸泰
日本アイ・ビー・エム東京基礎研究所
-
森 信介
日本アイ・ビー・エム東京基礎研究所
-
伊藤 伸泰
日本アイ・ビー・エム東京基礎研究所
-
西村 雅史
日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所
-
西村 雅史
日本アイ・ビー・エム(株)
-
西村 雅史
(株)アイテス 技術事業部 コンポーネント・テクノロジー保証
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