単語重要度を用いたN-gram補完手法が与える音声認識性能の調査
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概要
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単語 3-gram モデルは,テキストコーパスから統計的手法に基づいて構築される.しかし,テキスト量が少ないと統計量を正しく算出できない.そこで本研究では,Google N-gram データに含まれる 3-gram エントリを用いて,3-gram 情報の補完を行った.3-gram エントリを選別せず補完すると,3-gram エントリ数が爆発的に増加する問題が発生する.そこで,提案手法では TF・IDF 指標と Yahoo! 関連キーワードから算出した単語重要度に基づき,追加する 3-gram エントリを選別した.これにより,重要性の低い 3-gram エントリの追加と,エントリ数の爆発的増加を防ぐ事が出来た.評価では,CSJ コーパスを用いて認識実験を行った.その結果,補完前より単語正解精度において 1.64% の向上が得られた.
- 2010-07-15
著者
-
入野 俊夫
和歌山大学
-
河原 英紀
和歌山大学システム工学部デザイン情報学科
-
西村 竜一
和歌山大学システム工学部デザイン情報学科
-
西村 竜一
和歌山大学システム工学部
-
西村 竜一
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
西村 竜一
和歌山大学
-
河原 英紀
和歌山大学システム工学部
-
入野 俊夫
Ntt基礎研
-
入野 俊夫
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
入野 俊夫
Ntt基礎研究所
-
河原 英紀
和歌山大学
-
島田 敏明
和歌山大学
-
Kawahara Hideki
Atr Human Information Processing Research Laboratories
-
入野 俊夫
和歌山大学システム工学部
-
入野 俊夫
和歌山大
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