確率モデルによる後続単語予測と大語彙日本語連続音声認識
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概要
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概要多種類の確率モデルによる日本語のモデル化を検討し、それらの言語モデルの性能をATRの日本語対話データベース(ADD)を用いて評価した。確率正規文法、確率文脈自由文法、bigram、trigram、bigram-HMM及び人間の作成した文節文法を言語モデルとして、品詞と単語レベルでテキスト文の複雑さ(パープレキシティ/エントロピー)と後続品詞・単語の予測率及びそれらのモデルパラメータ数の比較、考察を行なった。また、語彙数が4699のタスクについて、bigram言語モデルで連続音声の認識評価実験を話者適応化モデルの条件で行なった。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-05-25
著者
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