離散型HMnetを用いた言語モデルの獲得
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概要
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現在よく用いられている統計的な言語モデルには, n-gramモデルとergodic HMMがある.これらのモデルは局所的な単語のつながりをよく表現するモデルになるが, 遠く離れた単語間の相関を表現することは実用上困難である.本論文では単語を出力する離散型HMnetの構成法を提案し, 言語モデルの自動獲得へ適応できることを示す.有限状態オートマトンが受理する文をタスクとした実験では, 適切な状態数ではtrigramモデルを超える性能をもつHMnetを得ることを実証した.更に解剖所見文書に対する実験でもtrigramモデルを超える性能をもつことを示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-12-15
著者
-
阿曽 弘具
東北大学大学院工学研究科
-
牧野 正三
東北大学大学院工学研究科
-
鈴木 基之
東北大学大学院工学研究科
-
牧野 正三
東北大学大型計算機センター:大学院情報科学研究科
-
阿曽 弘具
東北大学大学院工学研究料
-
原田 淳
東北大・情報
-
原田 淳
東北大学大学院情報科学研究科
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