PPM法を用いたかな漢字変換の学習モデル
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概要
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かな漢字変換では、ユーザが過去に入力した文章中の情報を学習する。学習手法には、1.前に入力した単語を次回先頭候補にする、2.単語の頻度情報を登録する、3.単語の共起情報を登録する、4.単語のn-gram情報を登録する、のような手法が考えられる。1〜3までの手法を用いた学習モデルは、既に存在するが、4の単語n-gram情報を用いたモデルはあまり例が無いと思われる。そこで、本研究では、単語n-gram情報を用い、圧縮の分野で用いられている学習手法であるPPM(Prediction by Partial Matching)法を用いたかな漢字変換の学習手モデルを提案し、その性能評価を行った。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-11-20
著者
-
武市 正人
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
武市 正人
電気通信大学電気通信学部計算機科学科
-
武市 正人
東京大学
-
武市 正人
東京大学工学部
-
田中 久美子
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
田中 久美子
東京大学 大学院 情報学環
-
丸山 卓久
東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻
-
田中(石井) 久美子
東京大学大学院情報学環
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