音声対話システムにおける言語モデルのオンライン適応についての検討
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概要
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従来のN-gramによる言語モデルでは,学習コーパスと異なるタスクでは性能が著しく低下するほか,学習のための十分な対話コーパスは手に入りにくい.本研究では音声対話システムにおける言語モデルを,対話の履歴を用いてオンラインに適応させる手法について検討する.適応はPPM法に基づいて行われ,対話履歴を用いて最尤推定をすることで言語確率を更新する.従来の非適応N-gramとの混合確率を用いることにより,特に対話履歴が少ない時点での性能を補償することが出来た.また対話履歴としてユーザだけでなくシステム側の発話を用いることで,対話に対してより速い適応が行われた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-07-18
著者
-
武田 一哉
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
板倉 文忠
名城大学大学院理工学研究科
-
板倉 文忠
名古屋大学
-
伊藤 克亘
法政大学大学院情報科学研究科
-
伊藤 克亘
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
伊藤 克亘
電総研
-
武田 一哉
名古屋大学
-
太田 護
名古屋大学工学研究科
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