名詞の類似表現拡張に基づくオープンドメイン音声質問応答システム用言語モデルの構築

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概要

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本論文では,オープンドメイン音声質問応答システム「一休」で用いる音声認識言語モデル構築手法を提案する.「一休」は,幅広いトピックの比較的短い質問文をスマートフォン経由でユーザから受け取り,大規模なWWWコーパスから答えを探して出力する.オープンドメインの質問を正確に音声認識することを可能にする言語モデルの構築が課題となる.既存のドメインアダプテーションの手法と,名詞の分布類似度に基づくシードコーパスの拡張を組み合わせることで,低コストで高性能の言語モデルを作成した.500文のシードコーパスと6億文のWWWコーパスから41万語を網羅する言語モデルを作成した.WWWコーパスからランダムに抽出した文によって構築したベースライン言語モデルを単語誤り率で3.25%改善した.
2014-07-15

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