接続の方向性を考慮した多重クラス複合N-gram言語モデル
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概要
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クラス2-gramにおける効率的なクラス分類を実際のコーパスから統計的に行うための手法を提案する。本手法では直前および、直後の単語への接続性を別の属性としてとらえ、各単語に対してその属性ごとに複数のクラスを割り当てる。これらのクラスは前後に接続している単語の分布に基づいて各々独立に作成されることによって、効率的でかつ信頼性の高いクラス分類となっている。さらにこの多重クラス2-gramを結合単語との多重複合N-gramに拡張することにより、千分の一以下の論理パラメーターサイズでパープレキシティ、単語認識率ともに単語N-gramを上回る性能を示した。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-12-10
著者
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