情報量に基づくtrigramパラメータの逐次的削減手法
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概要
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大語彙連続音声認識において、統計的言語モデルであるN-gramは非常に効果的であるが、膨大なパラメータが必要であるという問題がある。本稿では、従来法であるcutoffよりも言語モデルに与える影響が少ないN-gramモデルのパラメータ削減手法を提案する。提案手法は最尤推定に基づいており、学習セットパープレキシティーを最小にするパラメータでtrigramモデルを実現する。提案手法の効果をパープレキシティーと単語誤り率の観点から検証したのでその結果について報告する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1998-07-24
著者
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