WWWを利用したトピック関連語推定に基づく言語モデル教師なし適応の性能評価(一般(ポスターセッション),第11回音声言語シンポジウム)
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概要
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大語彙連続音声認識の高精度化のために,WWW上から認識対象のトピックに関連したテキストを収集し,言語モデル適応を行う.我々は,認識対象の音声認識結果から全自動で検索クエリを生成する教師なしの方法に焦点を当てる.本稿では,WWWを利用して単語の関連性を表す特徴ベクトルを抽出することで,適切にトピック関連語およびサブトピックを推定する方法を提案した.そして,音声認識実験を行うことで提案法の有効性を確認した.
- 2009-12-14
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
-
伊藤 仁
東北大学大学院工学研究科
-
伊藤 仁
東北工業大学
-
増村 亮
東北大学大学院工学研究科
-
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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