HMMを用いた対話文からの概念系列の抽出
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概要
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頑健な音声対話システムのために,従来の言語モデルに比べ対話特有の表現に対応できるモデルとして,統計的確率モデルである隠れマルコフモデル(HMM)による,概念モデルについて検討する.対話が含むいくつかの概念をHMMでモデル化し,N-gramにより概念間の遷移確率を求めることで,対話の書き起こしテキストから対話概念の系列を抽出する.実際に定義した概念HMMについて,3000文の対話文で学習した結果,レストラン検索案内タスクにおいて94%の精度で概念を抽出できた.概念の種類数を減らすクラスタリングの効果について調査した結果,ある概念数まではクラスタリングによる概念抽出精度の向上が見られた.また対話における言語モデルの問題点を概念モデルにより補うために,音声認識n-bestの概念尤度による選択を行った。
- 2002-06-21
著者
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