PLSA言語モデル適応におけるアニーリングスケジュールの評価(言語モデル・システム,第10回音声言語シンポジウム)
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概要
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潜在的意味解析(PLSA)の学習においてアニーリングを行うことは局所最適解に陥ることを防ぐ意味で重要である.本報告では,アニーリングスケジュールを連続関数で定義することで明確化し網羅的な比較検討をする.提案法を「日本語話し言葉コーパス(CSJ)」の講演音声で評価しところ,増加関数に基づくアニーリングスケジュールで作成した言語モデルは,28.7%のパープレキシティ削減と5.3%の単語誤り率の改善を得た.
- 2008-12-02
著者
-
伊藤 彰則
東北大学大学院工学研究科電気・通信工学専攻
-
牧野 正三
東北大学大学院工学研究科
-
加藤 正治
山形大学大学院理工学研究科
-
小坂 哲夫
山形大学大学院理工学研究科
-
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
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