非負値行列因子分解に基づき動的適応した<i>n</i>-gram言語モデルによるパープレキシティ削減効果の分析
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概要
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情報番組のリスピーク音声の認識率改善のための,言語モデル適応手法について検討している.情報番組では複数の曖昧かつ細かい話題が遷移することから,確率的潜在話題解析 (pLSA) を拡張して, K 単語連鎖生起確率分布に対して非負値行列因子分解 (NMF) を用いて潜在話題解析を行い,認識結果テキストを利用して言語モデルを動的に適応する手法を提案している.本報告では,パープレキシティによる評価実験を行い,提案法の効果を分析した. K = 2 として動的適応した 2-gram 言語モデルで算出したパープレキシティを,ユニグラム・スケーリングにより適応した 2-gram 言語モデルで算出した値と比較した.実験結果から,評価テキストの種類により効果に差があるが,一定の条件下ではユニグラム・スケーリングと同等以上の性能が得られることが分かった.また,オラクルとの比較により,提案法は基底数の増加と共に過適応に陥る場合があるが,適応に用いる単語履歴長を長くすることである程度回避可能なことがわかった.
- 2012-10-19
著者
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