用法の違いを考慮した類似単語の置換による学習データ生成とそれを用いた主題の違いに頑健な言語モデルの構築
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概要
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話し言葉の言語モデルを構築する際には,タスクにマッチした学習データが十分量得られないことが多い.そのデータの不足を補うため,学習データ中の単語を類似単語に置換することにより新たに学習データを生成するという手法を提案する.しかし,単語は文脈によって意味が変わるため,単に置換する単語のペアをあらかじめ決めておくことは適切ではない.そこで本稿では,係り受け関係に着目し,文脈に依存して置換する単語が変化するような指標を提案する.さらに,CSJ (日本語話し言葉コーパス) を用いた評価実験を行い,本手法の有効性を示した.
- 2010-05-20
著者
-
鈴木 雅之
東京大学大学院教育学研究科
-
広瀬 啓吉
東京大学
-
峯松 信明
東京大学大学院
-
齋藤 大輔
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
広瀬 啓吉
東大
-
齋藤 大輔
東京大学
-
峯松 信明
東京大学
-
鈴木 雅之
東京大学大学院工学系研究科
-
齋藤 大輔
東京大学大学院工学系研究科
-
清水 信哉
東京大学
-
鈴木 雅之
東京大学
-
鈴木 雅之
東京大学:(現)日本アイ・ビー・エム(株)東京基礎研究所
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