尤度差に基づくn-gram言語モデル評価のための指標
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概要
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N-gramをはじめとする統計的言語モデルの評価尺度として,パープレキシティがこれまで広く用いられてきた.しかし,ドメイン外テキストを併用する言語モデルや混合言語モデルなどの複雑な言語モデルに関しては,認識システムの単語エラー率とパープレキシティとの相関が悪いという結果が近年報告されている.本稿では,n-gram言語モデルに代わりうる評価尺度について検討した結果を報告する.パープレキシティが評価テキストの単語の出現確率のみを用いるのに対して,ここで提案する指標は,評価テキストに出現する単語の言語尤度と,その単語が出現した文脈における最大言語尤度との差に基いている.この尤度差に対してシグモイド状の非線型関数を適用した後,言語毎の平均を算出する.非線型関数を適用することにより,認識結果の改善に寄与しない言語スコアの変動の影響を抑えることができる.音声認シミュレーション実験および実音声認識実験の結果と,ここで提案した指標との相関を調べてみたところ,パープレキシティに比べて高い相関を示すことが確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-06-18
著者
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