話題と話者に関するPLSAに基づく言語モデル適応(第5回音声言語シンポジウム : 言語モデル・要約)
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概要
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複数の話者と話題からなる討論音声の認識のための,統計的言語モデルの話題・話者適応を提案する.話題をカバーするコーパスと話者性をカバーするコーパスからそれぞれ構築した言語モデルを混合することで,ベースライン言語モデルを構築する.それぞれのコーパスを用いて,話題と話者に関するPLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis)を行い,初期の(話者ごとの)音声認識結果にこのPLSAを適用することで,当該の話題と話者に適応したunigram確率を求める.この確率によるスケーリングをベースライン言語モデルに行ってそれぞれの適応を実現する.実際の討論音声を用いて評価を行い,それぞれの適応によりテストセットパープレキシティが削減ざれ,あわせて平均6.8%の改善が得られた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-12-11
著者
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