品詞および可変長単語列の複合N-gramの自動生成
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概要
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近年, 連続音声認識の性能向上を目的としたN-gramと呼ばれる統計的言語モデルが盛んに用いられているが, 本論文では, N-gramの推定確立の信頼度, および予測精度の向上を目的とした, 品詞および可変長単語列との複合N-gram言語モデルを提案する.本モデルは, 品詞クラスBigramを初期状態とし, エントロピーを最小化基準を用いて, 品詞クラスからの単語の独立, および連続単語の結合という2種類のクラス分離を逐次的に繰り返すことにより生成される.自動生成された複合N-gramは, 与えられたパラメータ数で学習コーパスの言語特徴を効率的に表現する言語モデルとなる.実験の結果, 提案する複合N-gramは, 単語N-gramよりもテストセットパープレキシティが低く, また, 連続音声認識に適用した結果, 単語Bigramよりも認識率が向上することを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-09-25
著者
-
匂坂 芳典
(株)エイ・ティ・アール音声翻訳通信研究所
-
松永 昭一
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
松永 昭一
Atr音声翻訳通信研究所:現在 Nttヒューマンインタフェース研究所
-
政瀧 浩和
(株)エイ・ティ・アール音声翻訳通信研究所
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