Forward-Backwardアルゴリズムに基づくテキストコーパスからの擬似単語抽出法
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概要
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文字認識・音声認識などの曖昧性を削減するために言語モデルの利用が有効であることは広く知られているが、特にn-gramなどの確率モデルは柔軟性に富む強力な言語モデルとして重要である。文字を単位としたn-gramの構成は簡単であるが、さらに強い制約を得るために単語などの文字列を単位としたモデルに拡張する際には、文字列の選択基準が問題となる。本論文では、n-gramモデルの構成に有用な文字列をテキストコーパスから抽出する問題を、HMM (隠れマルコフモデル) の学習に帰着させることにより解決できることを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-06
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
-
森 大毅
宇都宮大学工学部
-
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
-
森 大毅
東北大学大学院工学研究科
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