文クラスタ混合分布N-gramの検討
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概要
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本論文では, 十分な学習データ量が確保できない場合のN-gramモデルの構築法として, 文レベルの混合分布N-gramと類似タスクのデータを加えて学習する方法を組み合わせた手法を提案する.本手法は, ターゲットトピックのデータと類似タスクのデータを足しあわせて文をクラスタリングし, 各クラスタのN-gramから混合分布N-gramを構成するステップと、ターゲットトピックのデータだけを用いて混合分布N-gramの混合比を学習するステップからなる.本手法のメリットは, 類似タスクを用いた学習データ量の確保と, N-gramの混合比の学習による不要な学習データの除去にある.実験の結果, 提案法はターゲットトピックのデータだけから学習したtrigramよりもクロスエントロピーが低下することが確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-12-10
著者
-
樋口 宜男
KDD研究所
-
清水 徹
(株)KDDI研究所
-
清水 徹
情報通信研究機構:atr音声言語コミュニケーション研究所
-
黒岩 眞吾
(株)KDD研究所
-
樋口 宜男
(株)KDD研究所
-
黒岩 真吾
国際電電 研
-
黒岩 眞吾
徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部:独立行政法人情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研究センター音声言語グループ
-
大野 晃生
オーエスアイ・プラス
-
清水 徹
知識創成コミュニケーション研究セ
-
大野 晃生
(株)KDD研究所
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