PLSA言語モデルの学習最適化と語彙分割に関する検討
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概要
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PLSAは,文章の特徴「話題」を反映した言語モデルを構築する手法である.このPLSA言語モデルの拡張を提案する.前半ではPLSA言語モデルの学習について,既存の複数の方法を比較し, EMアルゴリズムのアニーリングスケジュール最適化についての検討を行う.後半ではPLSA言語モデルを内容語モデルと機能語モデルに分割し,話題(トピック)と話し方(スタイル)を,別々に学習・適応することで従来のPLSA言語モデルよりもより柔軟な言語モデル適応を試みる.その結果,学習最適化についてはβを1.0から特定の値に向けて減少させるアニーリングスケジュールが最適という結果が得られた.内容語・機能語に分割したモデルについてはtrigramに対するPerplexityが従来のPLSA言語モデルの83.90%から82.23%へ改善した.
- 2006-02-03
著者
-
牧野 正三
東北大学大学院工学研究科
-
鈴木 基之
東北大学大学院工学研究科
-
伊藤 彰則
東北大学大学院工学研究科
-
牧野 正三
東北大学大型計算機センター:大学院情報科学研究科
-
栗山 直人
東北大学大学院工学研究科
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