2重マルコフモデルを用いた日本語文書認識後処理
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概要
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trigramモデルは自然言語の局所的性質の良い近似となっており,パターン認識全般において広く用いられている.本報告では,日本語文書中の文字系列のtrigramモデルを用いた文字認識後処理の手法について述べ,実際に文字認識実験を行うことでその有効性を明らかにする.新聞の社説を統計処理することによりモデルを構築し,そのしぼり込み結果をパープレキシティを用いて評価する.その際2種類のスムージング法を導入し,削除補間法を用いた場合の予測性能が優れていることを示す.3種類の文書に対して文字認識後処理を適用した結果,誤字の回復率が75%から90%以上と高い効果が得られた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-07-21
著者
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