テキストコーパスを用いた音声理解のための言語モデル自動獲得
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概要
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本報告では音声理解システムにおいて、音声認識結果である自然言語をシステムを駆動する意味言語に変換するための言語モデルを、コーパスから自動的に獲得する方法について述べる。音声理解の問題は自然言語から意味言語ヘ翻訳する問題ととらえることができる。機械翻訳の研究分野では、二カ国語が一対となった並行テキストからなるコーパスを用いて、翻訳のための言語モデルを統計的に推定する方法が提案されている。本報告ではこれを音声理解における翻訳言語モデルに適用し、スパースデータからの推定の問題を回避するため、統計的手法により文脈自由文法を生成し、有限状態オートマトンで表現された文法ネットワークの状態数を削減することにより、翻訳言語モデルの推定精度を向上する方法を提案する。米国ARPAの音声理解評価タスクである航空旅行情報システム(Air Travel Information System: ATIS)を対象として評価を行い、提案法の有効性を示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-12-15
著者
-
古井 貞煕
Nttヒューマンインタフェース研究所
-
松岡 達雄
Nttマルチメディアビジネス開発部
-
松岡 達雄
Ntt
-
松岡 達雄
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
HASSON Robert
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
BARLOW Michael
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
Barlow Michael
Eurecom Institute
-
HASSON Robert
Eurecom Institute
-
Hasson R
Ntt ヒューマンインタフェース研
-
Barlow M
Ntt ヒューマンインタフェース研
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