単語出現順序を考慮したトピックモデルによる言語モデル適応(ポスターセッション,第10回音声言語シンポジウム)
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概要
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人間にとって不可解な認識誤りの低減や,単語の認識だけでなく,意味・内容の理解を行うためにはsemanticsを考慮することが重要であると考えられる.現在,LSAやPLSAのようにsemanticsを考慮するモデルはBag-of-wordsに基づく手法であり,文書中の単語出現順序を考慮していない.より高度な分析のためには,文書中の単語出現順序を考慮する必要があると考えられる.本研究では,Kernel PCA及びDynamic Time Alignmentカーネルを用いることにより,単語順序を考慮したLatent Semantic空間を構築する手法を提案する.予備実験では,右回り/左回りにプロットした時系列データがLatent Semantic空間においてきれいに分離されることを確認した.また,言語コーパスを用いた評価実験では,パープレキシティの低下を確認することが出来た.
- 2008-12-02
著者
-
滝口 哲也
神戸大学自然科学系先端融合研究環
-
滝口 哲也
神戸大学大学院工学研究科情報知能学専攻
-
佐古 淳
神戸大学大学院自然科学研究科
-
有木 康雄
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
佐古 淳
神戸大学大学院工学研究科
-
滝口 哲也
神戸大学大学院システム情報学研究科
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