情報量基準で語彙分割したPLSA言語モデルによる話題・文型適応(Session-6 音声認識,第8回音声言語シンポジウム)
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概要
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PLSAは言語モデルの文脈適応に一般的に用いられる手法である.このPLSAの新しい利用方法を提案する.PLSA言語モデルの語彙を「話題語」「文型語」「汎用語」の3クラスに分割し,話題語PLSAモデルと文型語PLSAモデルを別々に学習・適応した後に3つのモデルを統合する.また新聞記事とCSJ間での品詞分類の出現パターン変化に基づいた,語彙分割基準の自動生成を提案する.評価実験では話題と文型の特徴が学習データで共起していないテキストについて,従来のPLSA言語モデルと比べ15.48%のperplexity削減が得られた.
- 2006-12-15
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
-
牧野 正三
東北文化学園大学科学技術学部
-
栗山 直人
東北大学大学院工学研究科
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