混合ディリクレ分布を用いたトピックに基づく言語モデル(音声, 聴覚)
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概要
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混合ディリクレ分布を多項分布パラメータの事前分布とした(合成分布は混合Polya分布), 生成文書モデルを提案し, 統計的言語モデルへの応用という面で高い性能をもつことを示す. 本論文では, 混合ディリクレ分布のパラメータ推定法及び適応時に必要な事後分布の期待値推定法をいくつか述べた後に, 二つの代表的な従来の文書モデルと比較する. 一つ目の従来モデルは, 統計的言語モデルにトピックを取り込むときによく使われるMixture of Unigramsである. 二つ目は代表的な生成文書モデルであるLDA(Latent Dirichlet Allocation)である. 新聞記事を用いた文書確率及び動的に適応するngramモデルを用いた実験で, 提案モデルは従来の二つのモデルと比べて低い混合数で低いパープレキシティを達成できることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-09-01
著者
-
貞光 九月
筑波大学システム情報工学研究科
-
山本 幹雄
筑波大学システム情報工学研究科
-
山本 幹雄
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
三品 拓也
日本アイ・ビー・エム(株)東京基礎研究所
-
山本 幹雄
沖テクノシステムズラボラトリ(株)
-
三品 拓也
日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所
-
貞光 九月
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
山本 幹雄
豊橋技術科学大学情報工学系中川研究室
-
山本 幹雄
筑波大学システム情報系
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