係り受け文法による確率文脈自由文法を用いた言語モデルの検討
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概要
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確率文脈自由文法 (SCFG) を用いて音声認識のための言語モデルを構築する。SCFGの学習にはIn side-Outside (I/O) アルゴリズムが用いられるが、本研究では係り受け文法を適用させるためにそれを改良した。それは, テキスト (EDRコーパス) 中の単語を機能語 (助詞, 助動詞など) と実質語 (機能語以外) に分けて適用する。比較対象としては、オリジナルのI/Oアルゴリズムを用いてSCFGを学習したモデル (Normal SCFG)、N-gram (bigram、trigram) である。提案法を用いることで計算コストをO(N^3) からO(N^2) のオーダに削減でき、また性能面 (Perplexity評価) においてもはるかに改善され、非終端記号数を12以上にすることによりtrigramを上回った。さらに、計算時間短縮、性能向上を目指すため初期値の検討を行った。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-10-17
著者
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