仮名文字と連語登録を併用した統計的言語モデル

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概要

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本稿では,大語彙連続音声認識における未知語の問題を言語モデルにより解消する方法を提案する.提案手法は,コーパス中の未知語を音節に分解し,その音節を通常の単語に合せて語彙に登録するとともに,音節や単語からなる連語も語彙に登録する.この語彙による言語モデルを利用して音声認識をすると,認識結果中の未知語は音節の連鎖として表現されるので,この音節連鎖を周囲の文脈を利用して単語表記に変換したものを最終的な認識結果とする.実験では,バイグラムの単語正解精度は,未知語処理なしの場合の64.35%から72.53%に向上し,トライグラムの単語正解精度は,70.73%から82.14%に向上した.また,未知語の検出性能は,文単位のとき,再現率が93.O%,適合率が91.7%でり,単語単位では,再現率が75.4%,適合率が78.3%であった.また,未知語であると検出された単語のうちで,単語表記が正しかったものは,65.3%であった.
社団法人電子情報通信学会の論文
1999-06-18

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