文字・単語n-gramの融合に基づく言語モデル
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概要
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べた書きのテキストコーパスから構築することのできる言語モデルとしては、文字を単位としたn-gramモデルが有効であることが知られている。しかし、さらに強い制約を得るためにn-gramの単位を文字から単語に拡張すると、単語境界の曖昧性や少数サンプルの影響が無視できない。本報告では、削除補間法に基づいて単語n-gramモデルを文字n-gramモデルと融合させることにより、これらの問題を解決した言語モデルを提案する。パープレキシティを基準とした評価実験により、提案するモデルが他のモデルに比べ高い曖昧性削減能力を持つことを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-07-19
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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