対話者の前発話を利用した統計的言語モデル
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概要
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音声翻訳における音声認識のための言語モデルの構築手法を提案する.提案する言語モデルでは相手話者の直前の発話内容を反映することによって音声認識の性能向上を図る.相手話者の直前の発話内容はC-star(The Spoken Language Translation Research Group)で一般的に用いられている中間言語表現で表現され, この中間言語表現依存の言語モデルを利用する.ホテル予約対話を対象とした実験により約5.4%(14.7%から13.9%)単語誤認識率の削減ができ, 提案するモデルの有用性が確認できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-12-01
著者
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匂坂 芳典
早稲田大学国際情報通信研究科
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匂坂 芳典
Atr音声言語コミュニケーション研究所:(現)早稲田大学大学院
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山本 博史
Nict Atr
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山本 博史
Atr音声言語コミュニケーション研究所
-
谷垣 宏一
ATR音声言語コミニュケーション研究所
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谷垣 宏一
(株)エイ・ティ・アール音声言語通信研究所:(現)三菱電機株式会社情報技術総合研究所
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匂坂 芳典
ATR 音声言語通信研究所
-
匂坂 芳典
早稲田大学大学院国際情報通信学研究科
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