確率文脈自由文法を用いた言語モデルの構築と音声認識実験による評価
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概要
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確率文脈自由文法(Stochastic Context Free Grammar:SCFG)は,N-pramのような局所的な制約だけでなく,文全体に渡る大局的な制約をも記述できることから,非常に表現力の高い言語モデルとして知られている.しかし,SCFGのパラメータ推定にはInside-Outsideアルゴリズムを用いる必要があり,非終端記号数の3乗,かつ入力系列長の3乗に比例する莫大な計算量を要する.そのため,これまでSCFGが音声認識用の言語モデルとして利用されることはほとんどなかった.そこで本研究では,Inside-Outsideアルゴリズムの計算量を削除するために,文節単位の係受け文法を適用したSCFGを提案する.EDRコーパスを用いた実験では,提案法を含む各種SCFGの性能とパラメータ推定に要する処理量を比較し,提案法の計算量削除の効果を示す.そして,毎日新聞コーパスを用いて大規模な文節単位の係受けSCFGを構築し,大語彙連続音声認識システムに実装して,Trigramとの認識性能の比較を行った結果について報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-06-18
著者
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