N-gramモデルのエントロピーに基づくパラメータ削減に関する検討
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概要
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大語彙連続音声認識(ディクテーション)技術は,キーボード入力の省力化や,様々な環境下における人間とコンピュータ間の音声インタフェースの実現のために必要不可欠な技術であり,活発に研究が行なわれている.認識システムには,人間の言語知識の役割を果たす言語モデルが組み込まれており,一般的には統計的言語モデルであるN-gramが用いられている.しかし,数千語∼数万語を対象とする場合,N-gramモデルのパラメータが指数関数的に増大し,システム構築に際して,大きな障害が生じることになる.本論文では,これまでに提案された種々のN-gramモデルのパラメータ削減手法の比較を行なう.また,我々が提案する削減手法を(N-1)-gramに適用するための予備実験を行なったので,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
- 1999-07-23
著者
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