集合知に基づく語彙情報を用いたトピック依存言語モデリング(理解)

概要

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ポッドキャストの音声認識における言語モデルの適応手法を提案する.ポッドキャストは,幅広い話題,タスクの音声データが日々増え続けるという特徴を持っているため,言語モデルをいかにして学習,構築するかが認識性能を左右する大きなポイントとなる.本稿では,言語モデリングにおいて,あらかじめポッドキャストが持つメタ情報と「語彙情報サービス」を活用することで,ポッドキャスト音声認識の性能向上をはかる.具体的には,あらかじめ用意された言語モデリング用学習テキストを各テキスト毎に特徴語を抽出し,ポッドキャストのタイトルや概要などに記載された語との共起を基準にテキストの選択を行い,ポッドキャスト毎に特化された言語モデルの学習を行う.加えて,学習テキストやポッドキャストのメタ情報上の語の不足から生じる,テキスト選択の精度低下の問題を解決するため,語彙情報サービスのタグ情報を活用する.本手法で適応された言語モデルを実際に用いて,その性能を単語パープレキシティと未知語率で評価した結果,単語パープレキシティがベースラインの80%,未知語率もベースラインの86%となり,言語モデルの性能が改善されたことが確認された.
2009-01-30