クラス統計と単語統計の併用による小規模学習データのための統計的言語モデル構成法
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概要
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エントロピーを基準として自動的にクラスタリングされたクラス情報を用いたクラスbigramと単語bigramを、先行単語のunigram頻度の関数として表される重みを用いて、融合することによって、少量の学習データからでも精度と信頼性を保つことのできる頑健な言語モデルを構築することを試みた。新聞記事読み上げ文の認織実験の結果、学習データ量40000文での融合bigram(認識率82.01%)が、学習データ量100000文での単語bigram (認織率82.11%)に相当することがわかった。また、学習データが少量しかないスポーツニュースでの会話文を学習データとした場合、単語bigramと比較してクラスbigramで最大4.2ポイント、融合bigramで最大5.5ポイントの認識率が向上した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1999-05-28
著者
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