単語間の関連性を利用した音声認識用言語モデル
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概要
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一般に, 大語彙音声認識システムにおける統計的言語モデルの構築には大量の学習用コーパスが必要である. しかし音声認識の対象は多くの場合ある特定の内容のタスクであるため, 必ずしもそのような所望のタスクについて大量のテキストを収集できるとは限らない. そのためこのような問題に対処する方法として, 目的のタスクに関する少量のテキストを用いて言語モデルを補正するタスク適応が研究されている. 本研究では, 主にタスク適応の性能向上を念頭に, 単語間の関連性という要素を言語モデルに組み込み, 実験的検討を行った. 我々の提案する単語間の関連性を用いたタスク適応モデルは, 比較的長いスパンで単語生起関係を捉え, 目的タスクにおいて潜在的に生起する可能性の高い単語列の生成確率を補正するモデルである. この手法を導入した結果, MAP推定を用いた従来のタスク適応と比較して, テキストの量によらず性能向上がみられた. また新たな知見として, 評価タスクと適応用学習タスクが一致しないような, 従来のMAP推定ではあまり適応効果が見られない場合においても, 本手法が有効であることが確認された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-06-01
著者
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