最大事後確率推定によるN-gram言語モデルのタスク適応
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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て, N-gram言語モデルが盛んに用いられているが, 精度の高いN-gram言語モデルを構築するためには大量のテキストデータが必要である.本論文では, この問題点を解決するため, 目的外のタスクも含めた大量のテキストデータより得られる言語情報を, 目的のタスクのデータの特徴に適応させN-gramの精度を向上させるタスク適応の手法を提案する.提案する手法は, 複数のタスクよりなる大量のデータを事前知識とし, 目的のタスクのデータを観測データとみなすことにより, 最大事後確率推定(MAP推定:Maximum A-Posteriori Probability Estimation)を用いてタスク適応を行うものである.実験の結果, 最大事後確率推定により適応を行ったN-gramは, データベース中の全タスクにおいてタスク不特定N-gramおよびタスク特定N-gramよりもパープレキシティが減少し, 本手法によりタスク適応の有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-11-25
著者
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