統計的機械翻訳の枠組みに基づく言語モデルの話し言葉スタイルへの変換(Session-4 システム・言語モデル, 第7回音声言語シンポジウム)
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概要
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講演や会議のような話し言葉の音声認識では, 言語モデルの学習に際してタスクにマッチしたデータ, すなわち忠実な書き起こしテキストの量が限られていることが問題となっている.本稿では, 大規模な文書データベースに基づく言語モデルの統計量から, 話し言葉言語モデルの統計量を推定する変換手法を提案する.提案する統計的変換モデルでは, 話し言葉に特徴的な言語表現がモデル化され, それらの変換確率も推定される.変換の発生する文脈パターンと確率は, 音声の忠実な書き起こしとそれを文書スタイルに整形したテキストからなる小規模パラレルコーパスを用いて学習される.変換の適用範囲を広げ, 信頼性を高めるために, 単語を文脈としたモデルから品詞を文脈としたモデルにバックオフする枠組みを導入する.提案法を国会音声の認識タスクに適用したところ, テストセットパープレキシティを大きく改善することができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-12-15
著者
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