マルコフモデルによる音節文ラテイスからのキーワード候補の絞り込み
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概要
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日本語音声会話文の意味理解システムを実現する一方式として,会話文中のキーワードを中心にして意味理解を行なう方法が考えられているが,そこでは曖味な会話文の中からキーワードを正しく抽出し,キーワード間の関係を調べることが基本的な問題となっている.一方,これまでに任意な日本語文節(記述文)の音声認識において,音響処理の結果出力される曖味な音節認識候補(音節ラテイス)中から,音節の2重マルコフ連鎖モデルを用いて最も確からしい候補列を求める方法が提案され,その有効性が示されている.本研究では置換誤りを対象とし正解候補がすべて与えられている日本語会話文の音節ラテイスの中から,名詞(普通名詞および固有名詞を含む)を中心としたキーワード候補を,音節の2重マルコフ連鎖モデルと単語辞書引きによって求める方法を提案し,その有効性を実験によって定量的に評価した.その結果,以下の知見を得た.1.置換型のどんな入力文の音節ラテイスに対しても,2重マルコフ連鎖モデルのViterbiアルゴリズムを用いて得られる最ゆうな音節候補の文字正解率は,平均で77.4%(標本外データ)-99.3%(標内データ)であり,文の長さの増加に伴い若干減少する.またマルコフ連鎖モデルを用いて得られる第一位文候補の正解率は,上記の文字正解率を基準にして文の長さ対応に求めた平均文正解率と比べると,文の長さに関係なく6-10%程度正解率は高いことがわかった.2.本手法によるキーワード候補の抽出精度は,再現率と適合率の積が最大となる条件下で,再現率および適合率とも,35.4%(標本外)-81.0%(標本内)であり,また対象とする候補順位を増加させることにより,再現率(カバー率)はさらに10%程度向上し,54.21-97.9%となることがわかった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-09-15
著者
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