履歴のクラスタリングを用いた言語モデル
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概要
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言語モデルのパラメータ数の削減と表現能力の向上を目指して、N-gramにおける単語出力確率の共有とHMMに基づいた言語モデルを提案する。単語出力確率を共有するモデルでは、単語出力確率のスムージングにより、学習データに含まれない単語列に対する確率を推定できる。実験では、単語履歴をクラスタリングし、履歴頻度の重み付け平均となる単語出力確率を用いてモデルの構築を行なった。通常のtrigramと比較して、モデルパラメータ数の削減と未知コンテキストでの効果を確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-08-06
著者
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