重み付き有限状態トランスデューサーと対数線形モデルを用いた話し言葉の整形
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概要
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自然な話し言葉には,フィラーや言いよどみ,口語的表現,助詞の脱落など,書き言葉に出現しない現象が多く含まれている.音声認識の結果から読みやすい書き起こしを作成する際に,このような現象に対応し,書き言葉に整形する必要がある.本研究では,話し言葉の整形を統計的機械翻訳の問題として扱い,この枠組みの中で様々なモデルを提案する.特に,話し言葉固有の現象を捉える複数の特徴量を組み合わせる対数線形モデルを導入する.このモデルを重み付き有限状態トランスデューサー (WFST) を用いて実装した.国会審議の書き起こしを対象とした評価実験において,ルールベースや単純な統計的モデルを用いた手法に比べて提案手法は精度を大幅に改善することができた.
- 2009-07-10
著者
-
森 信介
京都大学学術情報メディアセンター
-
河原 達也
京都大学情報学研究科
-
Neubig Graham
京都大学情報学研究科
-
森 信介
京都大学情報学研究科
-
Graham Neubig
京都大学情報学研究科
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