MAP推定を用いたN-gram言語モデルのタスク適応
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概要
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本稿では、N-gram言語モデルのタスク適応の手法を提案する。提案する手法は、複数のタスクよりなる大量のデータから得られるN-gramを事前知識とし、目的のタスクのデータを事後知識とみなすことにより、MAP推定 (Maximum A-posteriori Probability Estimation) を用いてタスク適応を行うものである。実験の結果、MAP推定により適応したN-gramは、適応なしのモデルと比較してPerplexityが最大約40%減少し、本手法の有効性を確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-01-17
著者
-
匂坂 芳典
Atr音声言語コミュニケーション研究所:(現)早稲田大学大学院
-
河原 達也
京都大学工学部
-
政瀧 浩和
ATR音声翻訳通信研究所
-
政瀧 浩和
(株)エイ・ティ・アール音声翻訳通信研究所
-
久木 和也
京都大学工学部情報工学教室
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