会話スタイル依存の言語モデルを用いたキーフレーズの検出・検証

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概要

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頑健なキーフレーズの検出・検証のために、タスクに独立なフイラーモデルの構成法について提案する。本モデルは、タスク固有の語彙を前提とするかわりに、会話のスタイルに依存したフレーズを抽出するものであり、類似の異なった(大規模)コーパスから学習することが可能である。このポータブルで汎用的なモデルを2種類実装した。第1に、情報検索対話スタイル依存モデルをATISコーパスを用いて学習し、異なった情報検索タスクの音声理解におけるフィラーモデルとして利用することで、認識精度が向上した。第2に、講演スタイル依存モデルを口頭発表の書き起こしテキストから学習し、(別の)講義中に使用される音声操作プロジェクタのコマンドキーフレーズの検証に利用することで、音節連接モデルに比べて高い検証精度を得た。
社団法人電子情報通信学会の論文
1997-12-12

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