品詞および可変長単語列の複合N-gramの自動生成

政瀧　浩和  松永　昭一  匂坂　芳典  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J81-D2   No.9   pp.1929-1936
発行日: 1998/09/25
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Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: 音声，聴覚
キーワード: 
連続音声認識,  単語N-gram,  品詞N-gram,  可変長単語列N-gram,  複合N-gram,  

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あらまし: 
近年，連続音声認識の性能向上を目的としたN-gramと呼ばれる統計的言語モデルが盛んに用いられているが，本論文では，N-gramの推定確率の信頼度，および予測精度の向上を目的とした，品詞および可変長単語列との複合N-gram言語モデルを提案する．本モデルは，品詞クラスBigramを初期状態とし，エントロピー最小化基準を用いて，品詞クラスからの単語の独立，および連接単語の結合という2種類のクラス分離を逐次的に繰り返すことにより生成される．自動生成された複合N-gramは，与えられたパラメータ数で学習コーパスの言語特徴を効率的に表現する言語モデルとなる．実験の結果，提案する複合N-gramは，単語N-gramよりもテストセットパープレキシティが低く，また，連続音声認識に適用した結果，単語Bigramよりも認識率が向上することを確認した．