位置依存単語クラスタと頻出単語列を用いた多重クラス複合3-gram言語モデル
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概要
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本稿では訓練データが十分でない場合に生ずるデータスパースの問題を考慮した, 多重クラス複合N-gram言語モデルを提案する. 本モデルは個々の単語に対し, 多重クラスと呼ばれる複数の単語クラスを割り当てることにより, コンパクトなモデルサイズでありながらスパースに対しても信頼性が高くかつ精度の高い予測を行うことができる. 多重クラスではN-gramの確率推定式における位置(条件部分の何番目かという)ごとに別のクラスが割り当てられ, このクラスによって各単語の位置依存の接続特性が表現される. また本モデルではさらに, 頻出する単語連鎖に対して部分的に高次の単語N-gramが導入されている. 実験により, 多重クラス複合N-gramは通常の単語3-gramに対し40%のパラメータ数であるなから, パープレキシティで9.5%, 連続単語認識における単語誤り率で16%低い値を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-06-22
著者
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匂坂 芳典
早稲田大学国際情報通信研究科
-
匂坂 芳典
Atr音声言語コミュニケーション研究所:(現)早稲田大学大学院
-
山本 博史
Nict Atr
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山本 博史
Atr音声言語コミュニケーション研究所
-
匂坂 芳典
ATR 音声言語通信研究所
-
匂坂 芳典
早稲田大学大学院国際情報通信学研究科
-
磯貝 俊太郎
早稲田大学理工学部
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