相補的バックオフを用いた言語モデル融合ツールの構築
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概要
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N-gram言語モデルは学習元のコーパスの話題や知識に依存するが、異なるタスクについて構築された複数のN-gram言語モデルの融合を行なうことで、広いタスクをカバーする言語モデルを構築できる。この際、ある言語モデルでは観測されるが他のモデルでは観測されないような未観測N-gramが存在する。これらの頻度をそのN-gramを含む他方のモデルから推定することで、各モデルのタスク依存性をなるべく保存しつつ、どのタスクについても高い精度を示すモデルの融合が可能である。本報告では、この相補的バックオフアルゴリズムを実装した言語モデル融合ツールを構築し、これを評価した。医療相談及びグルメ&レシピ検索の二つのタスクにおいて、このツールを用いて両タスクごとに構築した言語モデルを融合させた結果、いずれのタスクに対しても精度の劣化しないモデルを得ることができた。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-02-02
著者
-
鹿野 清宏
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
猿渡 洋
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
猿渡 洋
奈良先端科学技術大学院大学
-
西村 竜一
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
李 晃伸
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
黒田 由香
Tis株式会社
-
長友 健太郎
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
小松 久美子
財団法人イメージ情報科学研究所
-
小松 久美子
イメージ情報科学研究所
-
鹿野 清宏
奈良先端科学技術大学院大学
-
長友 健太郎
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科:(現)日本電気株式会社
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