階層Pitman-Yor過程に基づく可変長n-gram言語モデル(知識処理,<特集>インタラクションの理解とデザイン)
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概要
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本論文では,n-gram分布の階層的生成モデルである階層Pitman-Yor過程を拡張することで,各単語の生まれた隠れたマルコフ過程のオーダを自動的に推定し,適切な文脈を用いる可変長n-gram言語モデルを提案する.無限の深さを持つ予測接尾辞木上の確率過程を考えることにより,句を確率的に発見し,適切な文脈長を学習することができる.これにより,従来不可能だった高次nグラムの学習が可能になる.本手法は言語モデルだけでなく,マルコフモデル一般について,そのオーダをデータから推定できる可変長生成モデルとなっている.英語および日本語の標準的なコーパスでの実験により,提案法の有効性を確認した.
- 2007-12-15
著者
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隅田 英一郎
Atr音声翻訳通信研究所
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隅田 英一郎
情報通信機構:国際電気通信基礎技術研究所
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隅田 英一郎
情報通信研究機構:atr音声言語コミュニケーション研究所
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隅田 英一郎
Atr音声言語コミュニケーション研究所:(現)独立行政法人情報通信研究機構およびatr音声言語コミュニケーション研究所
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隅田 英一郎
Atr音声言語コミュニケーション研究所自然言語処理研究室 : 独立行政法人情報通信研究機構
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持橋 大地
Atr音声コミュニケーション研究所音声言語処理研究室
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持橋 大地
Atr音声言語コミュニケーション研究所:独立行政法人情報通信研究機構:(現)nttコミュニケーション科学基礎研究所
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