スライド窓を用いた反辞書データ圧縮法(情報通信基礎サブソサイエティ合同研究会)
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概要
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反辞書とは,入力系列に現れない極小系列の集まりであり,これを確率モデルとして用いた動的な無ひずみデータ圧縮法(動的反辞書法)が提案されている.動的反辞書法は,線形計算量で高い圧縮性能を持つ特長があるが,過去系列全体から確率モデルを構築するために,非常に長い系列を扱う場合には,使用主記憶量が非常に大きくなることや確率モデルの局所的な変化への適応性が低下する問題点がある.ここでは,使用主記憶量の低減と局所的な適応性の向上による圧縮率の改善を図るために,過去系列を固定長に制限したスライド窓による動的反辞書法を提案する.Calgary corpusのファイルに対して,計算機実験を行った結果,従来の動的反辞書法に対してはすべてのファイルの圧縮率が改善し,高性能な確率モデル構築手法であるPPMC法に比べて最大で3.5%,平均でもPPMC法を上回る結果が得られた.
- 2008-02-22
著者
-
森田 啓義
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
太田 隆博
長野県工科短期大学校電子技術科
-
森田 啓義
電気通信大学情報システム学研究科
-
森田 啓義
電気通信大学
-
森田 啓義
電気通信大学大学院情報システム学研究科情報システム運用学専攻
-
森田 啓義
電気通信大学情報システム学研究科ネットワークシステム学専攻
-
太田 隆博
長野県工科短期大学校情報技術科
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